基于Hadamard门变异的量子遗传算法

为了解决量子遗传算法在函数优化过程中容易陷入局部极值问题，提出了一种Hadamard门变异的量子遗传算法。核心思想是利用小生境协同进化策略初始化种群，并采用动态调整量子旋转门策略对种群进行更新进化，加快算法的收敛速度，在量子变异过程中不采用量子非门变异而是利用Hadamard门变异操作，增加了种群的多样性，提高了全局搜索能力，保留了优秀信息。通过对典型复杂函数的优化测试，实验结果表明，提出的Hadamard门变异的量子遗传算法在效率和质量上与传统遗传算法和一般的量子遗传算法相比具有一定的优势。