量子遺傳演算法

㈠ 量子遺傳演算法的國內外研究現狀

當前科學技術正進入多學科互相交叉、互相滲透、互相影響的時代，生命科學與工程科學的交叉、滲透和相互促進是其中一個典型例子，也是近代科學技術發展的一個顯著特點。遺傳演算法的蓬勃發展正體現了科學發展的這一特點和趨勢。
製造機器智能一直是人類的夢想，人們為此付出了巨大的努力。人工智慧技術的出現，就是人們得到的成果。但是，近年來，隨著人工智慧應用領域的不斷拓廣，傳統的基於符號處理機制的人工智慧方法在知識表示、處理模式信息及解決組合爆炸等方面所碰到的問題已變得越來越突出，這些困難甚至使某些學者對強人工智慧提出了強烈批判，對人工智慧的可能性提出了質疑。
眾所周知，在人工智慧領域中，有不少問題需要在復雜而龐大的搜索空間中尋找最優解或准優解。像貨朗擔問題和規劃問題等組合優化問題就是典型的例子。在求解此類問題時，若不能利用問題的固有知識來縮小搜索空間則會產生搜索的組合爆炸。因此，研究能在搜索過程中自動獲得和積累有關搜索空間的知識，並能自適應地控制搜索過程，從而得到最優解或准有解的通用搜索演算法一直是令人矚目的課題。遺傳演算法就是在這種背景下產生並經實踐證明特別有效的演算法。
遺傳演算法(Genetic Algorithm, GA)是近年來迅速發展起來的一種全新的隨機搜索與優化演算法,其基本思想是基於Darw in的進化論和Mendel的遺傳學說。該演算法由密執安大學教授Holland及其學生於1975年創建。此後，遺傳演算法的研究引起了國內外學者的關注。自1985年以來.國際上已召開了多次遺傳演算法的學術會議和研討會.國際遺傳演算法學會組織召開的ICGA( International Conference on Genetic Algorithms)會議和FOGA( Workshop on Foundation of Genetic Algorithms)會議。為研究和應用遺傳演算法提供了國際交流的機會。
作為一種通用的問題求解方法，遺傳演算法採用簡單的編碼技術來表示各種復雜的結構並通過對一組編碼表示進行簡單的遺傳操作和優勝劣汰的自然選擇來指導學習和確定搜索的方向。
近年來，遺傳演算法已被成功地應用於下業、經濟答理、交通運輸、工業設計等不同領域.解決了許多問題。例如，可靠性優化、流水車間調度、作業車間調度、機器調度、設備布局設計、圖像處理以及數據挖掘等。本文將從遺傳演算法的理論和技術兩方而概述目前的研究現狀。描述遺傳演算法的主要特點、基木原理以及各種改進演算法，介紹遺傳演算法的程序設計。
遺傳程序設計是借鑒生物界的自然選擇和遺傳機制，在遺傳演算法的基礎上發展起來的搜索演算法，它己成為進化計算的一個新分支。在標準的遺傳演算法中，由定長字元串(問題的可行解)組成的群體藉助於復制、交叉、變異等遺傳操作不斷進化找到問題的最優解或次優解。遺傳程序設計運用遺傳演算法的思想，常採用樹的結構來表示計算機程序，從而解決問題。對於許多問題，包括人工智慧和機器學習上的問題都可看作是需要發現一個計算機程序，即對特定輸入產生特定輸出的程序，形式化為程序歸納，那麼遺傳程序設計提供了實現程序歸納的方法。
把遺傳演算法和計算機程序結合起來的思想出現在遺傳演算法中，Holland把產生式語言和遺傳演算法結合起來實現分類系統，還有一些遺傳演算法應用領域的研究者將類似於遺傳演算法的遺傳操作施加於樹結構的程序上。
近年來，遺傳程序設計運用遺傳演算法的思想自動生成計算機程序解決了許多問題，如預測、分類、符號回歸和圖像處理等，作為一種新技術它己經與遺傳演算法並駕齊驅。 1996年，舉行了第1次遺傳程序設計國際會議，該領域己引起越來越多的相關學者們的興趣。
1967年，Holland的學生J.D.Bagley在博士論文中首次提出「遺傳演算法（Genetic Algorithms）」一詞。此後，Holland指導學生完成了多篇有關遺傳演算法研究的論文。1971年，R.B.Hollstien在他的博士論文中首次把遺傳演算法用於函數優化。1975年是遺傳演算法研究歷史上十分重要的一年。這一年Holland出版了他的著名專著《自然系統和人工系統的自適應》（Adaptation in Natural and Artificial Systems），這是第一本系統論述遺傳演算法的專著，因此有人把1975年作為遺傳演算法的誕生年。Holland在該書中系統地闡述了遺傳演算法的基本理論和方法，並提出了對遺傳演算法的理論研究和發展極其重要的模式理論（schema theory）。該理論首次確認了結構重組遺傳操作對於獲得隱並行性的重要性。同年，K.A.De Jong完成了他的博士論文《一類遺傳自適應系統的行為分析》（An Analysis of the Behavior of a Class of Genetic Adaptive System）。該論文所做的研究工作，可看作是遺傳演算法發展進程中的一個里程碑，這是因為，他把Holland的模式理論與他的計算實驗結合起來。盡管De Jong和Hollstien 一樣主要側重於函數優化的應用研究，但他將選擇、交叉和變異操作進一步完善和系統化，同時又提出了諸如代溝（generation gap）等新的遺傳操作技術。可以認為，De Jong的研究工作為遺傳演算法及其應用打下了堅實的基礎，他所得出的許多結論，迄今仍具有普遍的指導意義。
進入八十年代，遺傳演算法迎來了興盛發展時期，無論是理論研究還是應用研究都成了十分熱門的課題。1985年，在美國召開了第一屆遺傳演算法國際會議（International Conference on Genetic Algorithms ，ICGA），並且成立國際遺傳演算法學會（International Society of Genetic Algorithms ，ISGA），以後每兩年舉行一次。
1989年，Holland的學生D.E.Goldberg出版了專著《搜索、優化和機器學習中的遺傳演算法》（Genetic Algorithms in Search , Optimization, and Machine Learning）。該書總結了遺傳演算法研究的主要成果，對遺傳演算法及其應用作了全面而系統的論述。同年，美國斯坦福大學的Koza基於自然選擇原則創造性地提出了用層次化的計算機程序來表達問題的遺傳程序設計( genetic programming, GP)方法，成功地解決了許多問題。
在歐洲，從1990年開始每隔一年舉辦一次Parallel Problem Solving from Nature 學術會議，其中遺傳演算法是會議主要內容之一。此外，以遺傳演算法的理論基礎為中心的學術會議還有Foundations of Genetic Algorithms，該會也是從1990年開始隔年召開一次。這些國際會議論文，集中反映了遺傳演算法近些年來的最新發展和動向。
1991年，L.Davis編輯出版了《遺傳演算法手冊》（Handbook of Genetic Algorithms），其中包括了遺傳演算法在工程技術和社會生活中的大量應用實例。
1992年，Koza發表了他的專著《遺傳程序設計:基於自然選擇法則的計算機程序設計》」。1994年，他又出版了《遺傳程序設計，第二冊:可重用程序的自動發現》深化了遺傳程序設計的研究，使程序設計自動化展現了新局面。有關遺傳演算法的學術論文也不斷在《Artificial Intelligence》、《Machine Learning》、《Information science》、《Parallel Computing》、《Genetic Programming and Evoluable Machines》\《IEEE Transactions on Neural Networks》,《IEEE Transactions on Signal Processing》等雜志上發表。1993年，MIT出版社創刊了新雜志《Evolutionary Computation》。1997年，IEEE又創刊了《Transactions on Evolutionary Computation》。《Advanced Computational Intelligence》雜志即將發刊，由模糊集合創始人L.A.Zadeh教授為名譽主編。目前，關於遺傳演算法研究的熱潮仍在持續，越來越多的從事不同領域的研究人員已經或正在置身於有關遺傳演算法的研究或應用之中。

㈡ 量子遺傳演算法與遺傳演算法有什麼區別

遺傳演算法（Genetic Algorithm）是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學機理粗培的生物進化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程搜索最優解的方法。遺傳演算法是從代表問題可能潛在的解集的一個種群（population）開始的，而一個種群則由經過基因（gene）編碼的一定數目的個體(indivial)組成。每個個體實際上是染色體(chromosome)帶有特徵的實體。染色體作為遺傳物質的主要載體，即多個基因的集合，其內部表現（即基因型）是某種基因組合，它決定了個體的形狀的外部表現，如黑頭發的特徵是由染色體中控制這一特徵的某種基因組合決定的。因此，在一開始需要實現從表現型到基因型的映射即編碼工作。由於仿照基因編碼的工作很復雜，我們往往進行簡化，如二進制編碼，初代種群產生之後，按照適者生存和優勝劣汰的原理，逐代（generation）演化產生出越來越好的近似解，在每一代，根據問題域中個體的適應度（fitness）大小選擇（selection）個體，並藉助於自然遺傳學的遺傳運算元（genetic operators）進行組合交叉（crossover）和變異（mutation），產生出代表新的解集的種群。這個過程將導致種群遲碧像自然進化一樣的後生代種群比前代更加適應於環境，末代種群中的最優個體經過解碼（decoding），可以作為問題近似最優解。
量子遺傳演算法是量子計算與遺傳演算法相結合的產物。目前，這一領域的研究主要集中在兩類模型上：一類是基於量子多宇宙特徵的多宇宙量子衍生遺傳演算法(Quantum Inspired Genetic Algorithm)，另一類是基於量子比特和量子態登加特性的遺傳量子演算法(Genetic Quantum Algorithm,GQA)。
量 子遺傳演算法(Quantum GeneticA lgorithm,QGA)。QGA採用多狀態基因量子比特編碼方式和通用的量子旋轉門操作。引入動態調整旋轉角機制和量子交叉，比文獻[2]的方法更具有通用性，且效率更高。但該方法仍是一個群體獨自演化沒有利用盈子信息的多宇宙和宇宙間的糾纏特性效率有待進一步提高。文獻[3]提出一種多宇宙並行量子遺傳演算法(Multiuniverse Parallel Quantum Genetic Algorithm,MPQGA)，演算法中將所有的個體按照一定的拓撲結構分成一個個獨立的子群體，稱為宇宙；採用多狀態基因量子比特編碼方式來表達宇宙中的個體；採用通用的量子旋轉門策略和動態調整旋轉角機制對個碼凳舉體進行演化；各宇宙獨立演化，這樣可擴大搜索空間，宇宙之間採用最佳移民、量子交叉和量子變異操作來交換信息使演算法的適應性更強，效率更高。

㈢ 量子遺傳演算法的優勢在哪

優勢都是理論上說比較好 實際上都差不多的 沒有什麼好演算法 真的那麼好的話 就沒有必要研究別的演算法了

㈣ Narayanan等人於1996年首次將量子理論與進化演算法相結合,提出了（）的概念。

Narayanan等人於1996年首次將量子理論與進化演算法相結合,提出了（姿租亮）的概念。

A.遺傳演算法

B.粒子群演算法

C.量子遺傳演算法

D.蟻群演算法

正確答案：量子遺跡寬傳型梁演算法

㈤ 利用遺傳演算法求解TSP問題 從北京出發 四個城市

作為一種模擬生物自然遺傳與進化過程的優化方法,遺傳演算法(GA)因其具有隱並行性、不需目標函數可微等特點,常被用於解決一些傳統優化方法難以解決的問題。旅行商問題(TSP)是典型的NP難題組合優化問題之一,且被廣泛應用於許多領域,所以研究遺傳演算法求解TSP具有重要的理論意義和應用價值。具有量子計算諸多特點的量子遺傳演算法(OGA)作為—新的概率進化演算法,在解決實際問題時,其高度並行性能極大地提高計算效率,因而研究OGA求解TSP同樣有重要的價值;而將具有遍歷性和隨機性的「混沌」概念引入量子遺傳演算法求解較復雜的組合優化問題又為求解優化問題開拓了一個新的思路。

㈥ 量子遺傳演算法的量子遺傳演算法發展簡介

前者的貢獻在於將量子多宇宙的概念引入遺傳演算法，利用多個宇宙的並行搜索，增大搜索范圍，利用宇宙之間的聯合交叉，實現信息的交流，從而整體上提高了演算法的搜索效率。但演算法中的多宇宙是通過分別產生多個種群獲得的，並沒有利用量子態，因而仍屬於常規遺傳演算法。後者將量子的態矢量表達引入遺傳編碼，利用量子旋轉門實現染色體的演化，實現了比常規遺傳演算法更好的效果。但該演算法主要用來解決0-1背包問題。編碼方案和量子旋轉門的演化策略不具有通用性，尤其是由於所有個體都朝一個目標演化，如果沒有交叉操作，極有可能陷入局部最優。
文獻[1]對QGA進行了改進，提出量子遺傳演算法(Quantum GeneticA lgorithm,QGA)。QGA採用多狀態基因量子比特編碼方式和通用的量子旋轉門操作。引入動態調整旋轉角機制和量子交叉，比文獻[2]的方法更具有通用性，且效率更高。但該方法仍是一個群體獨自演化沒有利用盈子信息的多宇宙和宇宙間的糾纏特性效率有待進一步提高。文獻[3]提出一種多宇宙並行量子遺傳演算法(Multiuniverse Parallel Quantum Genetic Algorithm,MPQGA)，演算法中將所有的個體按照一定的拓撲結構分成一個個獨立的子群體，稱為宇宙；採用多狀態基因量子比特編碼方式來表達宇宙中的個體；採用通用的量子旋轉門策略和動態調整旋轉角機制對個體進行演化；各宇宙獨立演化，這樣可擴大搜索空間，宇宙之間採用最佳移民、量子交叉和量子變異操作來交換信息使演算法的適應性更強，效率更高。

㈦ 量子優化求解車輛路徑

量子優化求解車輛路徑：
1、量子遺傳演算法被大量應用於解決車輛路徑和調度問題。蔡蓓蓓等在傳統qga隨機全局搜索中引入免慶滲虧疫運算元實現線路次序的再優化。王宇平等則在量子編碼、雜交提出qga的改進，並著重提出兩階段局部搜索來加速進化收斂。量子遺傳演算法的應用中，收斂速度和防止陷入局部最優解是兩個值得重點研究的問題。
2、量子遺傳演算法計算時的信息單位由量子位表示，一個量子位可表示為：其中，α和譽神β是喊櫻復數，代表相應狀態出現的概率，|α|2和|β|2分別表示量子比特處於狀態0和1的概率，滿足|α|2+|β|2＝1。

㈧ 量子遺傳演算法對於遺傳演算法的優點是什麼

搜索范圍更廣，適應性更強，效率更高，效果更好。

㈨ 變異操作是維持全體多樣性的關鍵正確嗎

正確。首先用最簡單的例子來介紹遺傳演算法
例：用遺傳演算法求y = x在[-1, 1]上的最小值。

步驟一：選擇二進制編碼，及將[-1, 1]上的數向[0000000000 1111111111]映射，例將-1映射為0000000000， 1映射為1111111111。
步驟二：初始化種群。隨意生成50個10位二進制數作為初始種群。
步驟三：適應度計算。由於我們要求最小值，所以我們將適應度函數設租跡擾為弊旦F = 1 / y。，然後計算初始種群的個體適應度。
步驟四：選擇操作。常見的選擇運算元有輪盤賭法，即基於適應度比例的選擇策略，個體i被選中的概率為

步驟五：交叉操作。交叉操作是指從種群中隨機選擇兩個個體，通過兩個個體的交換組合得到新的個體，例兩個個體為1010101010和0101010101，交換其後兩位得到1010101001和0101010110。
步驟六：變異操作。變異操作主要目的是維持種群多樣性。例：將 1010101010變異成1010101011。
重復步驟三到六，迭代500次，最後種群中的適應度最高的個體即為得到的最優解。

遺傳演算法的不足

全局搜索能力極強而局部尋優能力較差。研究發現，遺傳演算法可以用幾極快的速度達到最優解的90%左右，但要達到真正的最優解則需要花費很長的時間。
易出現早熟收斂現象。當種群規模較小，如果在進化初期出現適應度較高的個體，由於個別優勢個體繁殖過快，往往會破壞群體的多樣性，從而出現早熟收斂現象。

遺傳演算法的改進

為改善遺傳演算法的局部搜索能力，在變異操作後加上進化逆轉操作。例隨機變換一個個體中的兩個部分交換，如果這種操州告作使得適應度增強，則保留，否則不變。
使用精英策略，子代種群中的最優個體永遠不會比父代的個體差。父代中的精英會原封不動地直接傳給子代，而不經過交叉或變異操作。
多種群遺傳演算法，多個種群同時進化，然後加入移民運算元，將個體在種群之間交換。

量子遺傳演算法，每一個二進制位有兩個糾纏的量子表示，只有當測量的時候才知道其真實值。然後用量子旋轉操作代替選擇、交叉和變異操作。

作者：小鵬不會飛
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㈩ 你好，遺傳演算法在網路編碼中可以應用嗎，還有就是遺傳演算法和量子遺傳演算法的本質區別是啥啊求回答啊

遺傳演算法（Genetic Algorithm）是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學機理的生物進化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程搜索最優解的方法。
量子遺傳演算法是量子計算與遺傳演算法相結合的產物。
量子遺傳演算法對於遺傳演算法的優點，搜索范圍更廣,適應性更強,效率更高,效果更好。