摘要
该文将量子计算与遗传算法进行融合,其核心是在常规遗传算法中将量子的态矢量引入遗传编码,并自适应地进行量子旋转门的调整以实现染色体的演化,使算法具有更好的种群多样性和全局寻优能力。通过求解计算机通信网优化问题的实例,结果表明:新方法比采用常规遗传算法具有明显的高效性。
The algorithm in this paper is based on the combination of quantum computation and genetic algorithm .The core is that using a qubit representation instead of binary, numeric, or symbolic representations and the dynamic adjusting quantum rotation gate strategy are applied to accelerate convergence. So it has better diversity and global search capacity than the conventional genetic algorithm. The results of solving the optimal problems of communication nets show that the efficiency of the new method is obviously higher than that of the conventional genetic algorithm.
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2007年第4期920-923,共4页
Journal of Electronics & Information Technology
基金
国家自然科学基金(60573141
70271050)
江苏省自然科学基金(BK2005146)
江苏省自然科学基金预研项目(BK2004218)
江苏省高技术研究计划(BG2004004
BG2005038)
江苏省计算机信息处理技术重点实验室基金(KJS050001)
江苏省高校自然科学研究计划(04KJB520095)资助课题
关键词
量子计算
遗传算法
融合
计算机网络优化
Quantum computation
Genetic algorithm
Combination
Computer network optimization