[发明专利]一种用于量子遗传算法的多因子决策量子变异方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种用于量子遗传算法的量子位变异方法，属于进化计算技术领域。

背景技术

量子遗传算法是一种将量子计算理论与进化算法相结合的依概率搜索优化方法。它利用量子位编码表示染色体，用量子门更新来完成进化搜索。它的最大优点是只需要小规模的种群即可实现高效搜索，收敛速率快。由于其思想简单，易于实现且表现出的优秀计算性能，量子遗传算法在各个学科和领域赢得了广泛的关注，尤其是在组合优化问题求解、自适应控制、智能控制、模式识别、人工搜索和机器学习等领域。

在量子遗传算法中，染色体处于叠加态或纠缠态，种群进化操作通过量子旋转门作用于量子叠加态和纠缠态，从而改变其相位，进而改变量子位的基态。量子旋转门一般表示为：

U(θ)=cos(θ)-sin(θ)sin(θ)cos(θ)]]>

其中θ称为旋转角。

量子位更新操作为：

α*β*=cos(θ)-sin(θ)sin(θ)cos(θ)αβ]]>

目前量子遗传算法的进化操作主要采用量子旋转门，因此算法性能好坏主要取决于旋转门的质量。该算法虽然简单易行，但是旋转方式、旋转角大小和方向的确定并不是一件容易的事情，往往需要很多次的试探才能找到一个比较合适的旋转角，而且旋转门的通用性不好，一个旋转门往往只适应一个或一类问题。在旋转过程中，如果旋转角过大，将很容易错过优良解空间，而旋转角过小会导致收敛速率过慢，优良染色体迟迟无法更新到最优解。同时，旋转门的判决机制使得个体均朝着同一个方向进化，很容易陷入局部寻优，当搜索陷入局部寻优时，该更新操作无法提供更好的寻优策略来逃离该局部搜索空间，导致算法停滞；另外当种群收敛到最优解附近时，该更新操作无法提供自适应的小角度精确搜索，以保持种群的稳定性。