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量子遗传算法在多目标分配中的应用探讨作者：叶茂章洁来源：《消费电子》2012年第12期摘要:多目标分配目前是最优化领域中的一个重要研究方向。
遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和遗传机制的高度并行、随机、自适应的全局优化搜索算法,近年来,基于遗传算法的多目标分配应用研究在过程工程领域越来越受重视。
本论文提出了用量子遗传算法处理和解决多目标分配问题,有一定的工程价值。
关键词:量子遗传算法;多目标分配;最优化中图分类号:TP18 文献标识码:A 文章编号:1674-7712 (2012) 12-0176-01一、引言遗传算法不同于传统寻优算法的特点在于:遗传算法在寻优过程中,仅需要得到适应度函数的值作为寻优的依据;同时使用概率性的变换规则,而不是确定性的变换规则;遗传算法适应度函数的计算相对于寻优过程是独立的;算法面对的是参数的编码集合,而并非参数集合本身,通用性强。
它尤其适用于处理传统优化算法难于解决的复杂和非线性问题。
[1]目前,GA已经在很多领域得到成功应用,但随着问题规模的不断扩大和搜索空间的更加复杂,GA在求解很多具体问题时往往并不能表现出其优越性。
于是,近年来便出现了遗传算法与其它理论相结合的实践,其中遗传算法与量子理论的结合是一个崭新的、极富前景和创意的尝试。
量子遗传算法QGA是量子计算特性与遗传算法相结合的产物。
基于量子比特的叠加性和相干性,在遗传算法中借鉴量子比特的概念,引入了量子比特染色体。
由于量子比特染色体能够表征叠加态,比传统GA具有更好的种群多样性,同时QGA也会具有更好的收敛性,因此在求解优化问题时,QGA在收敛速度、寻优能力方面比GA都将有较大的提高。
QGA的出现结合了量子计算和遗传算法各自的优势,具有很高的理论价值和发展潜力。
本论文提出用量子遗传算法处理和解决多目标分配问题,为多目标问题的解决提供一种新的思路。
二、量子遗传算法在传统计算机中,信息存储是以二进制来表示,不是“0”就是“1”态,但是在量子计算机中,充当信息存储单元的物质是一个双态量子系统,称为量子比特(qubit),量子比特与比特不同之就在于它可以同时处在两个量子态的叠加态,量子进化算法建立在量子的态矢量表述基础上,将量子比几率幅表示应用于染色体的编码,使得一条染色体可以表示个态的叠加,并利用量子旋转门更新染色体,从而使个体进达到优化目标的目的。
量子遗传算法
量子遗传算法是一种新型的模仿生物进化的优化算法。
它是一种基于量子力学的遗传算法，它结合了量子力学和遗传算法的优势，从而实现了更快速、更有效的优化。
量子遗传算法的基本思想是将遗传算法中的“基因”变量替换为量子力学中的“波函数”变量，即用量子力学的概念来模拟遗传算法。
在这种算法中，波函数可以被用来表示变量的取值，因此可以实现多维变量的优化。
量子遗传算法的优势是它可以更快地收敛，优化更有效。
它的优点是它可以解决非凸优化问题，即存在多个最优解的问题，而传统的遗传算法只能解决凸优化问题。
此外，量子遗传算法还可以利用量子力学的概念，如量子干涉、量子相干等，使算法更加有效。
量子遗传算法一般用于优化非线性、非结构化、非凸优化问题，如多目标优化、非线性约束优化、最优控制、模糊优化等。
它对于解决复杂的优化问题具有重要的意义，因此被广泛应用于工程、物理、经济学等领域。
总之，量子遗传算法是一种新型的模仿生物进化的优化算法，它结合了量子力学和遗传算法的优势，实现了更快速、更有效的优化，可以解决复杂的优化问题，广泛应用于工程、物理、经济学等领域。
量子神经网络的构建和训练方法量子神经网络是一种结合了量子计算和机器学习的新兴领域，其独特的能力和潜力吸引了众多研究人员和技术公司的关注。
本文将介绍量子神经网络的构建和训练方法，以期为读者提供深入了解这一领域的基础知识。
从经典神经网络到量子神经网络，构建一个量子神经网络首先需要确定网络结构和基本的神经元单元。
传统的经典神经网络通常使用人工神经元模型，而量子神经网络则使用量子比特（qubit）作为基本的计算单元。
一个量子比特可以表示0和1两种状态的叠加态，同时具有量子纠缠和量子干涉等量子特性。
在量子神经网络的构建中，我们通常使用量子比特的自旋表示其状态。
构建一个量子神经网络需要选择合适的量子门来实现网络之间的连接和计算操作。
量子门是量子系统中的基本操作，类似于经典计算中的逻辑门。
不同类型的量子门可以用来实现不同的计算功能。
常见的量子门有Hadamard门、CNOT门和RX门等。
Hadamard门用于将量子比特从经典态转化为叠加态，CNOT门用于对两个量子比特进行量子纠缠操作，RX门用于对量子比特进行旋转操作。
在构建量子神经网络时，我们需要选择合适的激活函数来实现非线性的数据处理能力。
在经典神经网络中，常用的激活函数包括Sigmoid函数、ReLU函数和Tanh函数等。
而在量子神经网络中，我们可以通过量子门的选择和量子比特的纠缠来实现非线性的激活函数。
在量子神经网络中，训练模型需要考虑量子比特之间的量子纠缠和量子干涉等特性。
传统的经典神经网络使用反向传播算法来更新神经元之间的权重和偏差，而在量子神经网络中，我们需要使用量子态的概率幅值进行更新。
一种常见的方法是使用量子遗传算法来搜索合适的网络参数。
量子遗传算法是一种基于自然进化原理的优化算法，将经典遗传算法和量子计算相结合。
通过模拟自然选择、交叉和变异等过程，量子遗传算法可以搜索出适合的网络参数，并逐步提高网络性能。
这种方法利用了量子计算的并行性，可以在较短的时间内找到较优解。
量子遗传算法
量子遗传算法（Quantum Genetic Algorithm，QGA）是基于量子计算原理的一种优化搜索方法，由物理学家David Deutsch提出。
它将遗传算法中的遗传变异运算与量子力学中的量子干涉运算相结合，将最优化问题转化为多重态的量子干涉实验，以此来寻找最优解。
在QGA中，通常使用一个二进制的比特序列作为代表染色体的编码，即使用0/1来表示个体的基因。
利用量子力学中的量子运算，可以把这些比特序列干涉起来，形成多重态。
每一个基因上的比特都可以在多重态中取不同的值，这样就能够把最优化问题转化为搜索多重态的问题。
在QGA中，运算过程包括三个步骤：1.量子遗传运算；2.量子测量；3.量子变异。
首先，量子遗传运算会生成一组多重态的比特序列，然后通过量子测量，可以得到一组有效的比特序列，接着，量子变异运算会对这些比特序列进行变异，最后，重复这些步骤，直到找到最优解。
综上所述，量子遗传算法是一种基于量子力学原理的优化搜索方法，可以有效解决复杂的优化问题。
量子遗传算法 1.遗传算法 遗传算法是一种模拟达尔文生物进化论和遗传变异的智能算法。
这种算法具有鲁棒性（用以表征控制系统对特性或参数扰动的不敏感性）较强，实现的步骤规范、简单通用等优点，在人工智能、多目标决策、社会及经济等领域都有大量运用。
但一般遗传算法存在一定得局限性：收敛速度慢、迭代的次数多，易过早收敛，容易陷入局部最优解。
2.量子计算
量子计算为量子力学与信息科学的综合交叉学科。
量子计算具有量子力学的并行性，计算速度更快；同时，量子状态多种多样，在进行最优解的搜索时极少陷入局部的极值。
3.量子遗传算法
量子遗传算法将量子的态矢量引入遗传算法，利用量子比特的概率幅应用于染色体的编码。
一条染色体是多个量子状态的叠加。
并使用量子旋转门实现染色体的变异更新。
因此量子遗传算法具有迭代次数少，运行速度快，能以较少种群进行遗传变异，搜索范围广，难以陷入局部的极值等优点。
4.操作步骤
1）运用量子比特初始化父代染色体
2）在量子遗传算法中，染色体采用量子位的概率幅进行编码，编码方案如下：
1212cos()cos()cos()sin()sin()sin()i i ik i i i ik P θθθθθθ⎡⎤=⎢⎥⎣
⎦ k j n i rand ij ,...,2,1,,...,2,1,2==⨯=πθ
3）对初始化种群中的每一个个体进行测量。
4）对每个测量值进行适应度的评估，以适应度来选择最优个体，进行遗传变异。
5）使用量子旋转门进行下一代个体的更新，量子旋转门为逻辑门中一种较为常用的方法，具体表示为：
⎪⎪⎭⎫ ⎝
⎛-=i i i i u θθθθθcos sin sin cos )( 6）进行迭代1+=y y
7）达到终止设定条件，输出最佳个体，得到最优解。
运行结果：。
