基于量子位Bloch坐标的量子遗传算法及其应用

提出了一种基于量子位Bloch坐标的量子遗传算法.该方法用量子位构成染色体;用量子位的Bloch坐标构成染色体上的基因位;用量子旋转门进行染色体上量子位的更新;用量子非门进行染色体变异.对于量子旋转门的转角大小及方向的确定,提出了一种简易快捷的新方法;对旋转和变异操作,提出了基于量子位Bloch坐标的新算子.该算法将量子位的3个Bloch坐标都看作基因位,每条染色体包含3条并列的基因链,每条基因链代表1个优化解.在染色体数目相同时,可加速优化进程.以函数极值优化和神经网络权值优化为例,仿真结果表明该方法在搜索能力和优化效率两个方面优于普通量子遗传算法和简单遗传算法.