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张小明 2026/1/8 7:20:00
一半招聘网站海报格式都怎么做,建设摩托车公司官方网站,杭州网站设计渠道,手机如何制作自己的网站41-智能算法-量子遗传算法量子遗传算法将量子的态矢量引入遗传算法#xff0c;利用量子比特的概率幅应用于染色体的编码。 一条染色体是多个量子状态的叠加。 并使用量子旋转门实现染色体的变异更新。 因此量子遗传算法具有迭代次数少#xff0c;运行速度快#xff0c;能以较…41-智能算法-量子遗传算法 量子遗传算法将量子的态矢量引入遗传算法利用量子比特的概率幅应用于染色体的编码。 一条染色体是多个量子状态的叠加。 并使用量子旋转门实现染色体的变异更新。 因此量子遗传算法具有迭代次数少运行速度快能以较少种群进行遗传变异搜索范围广难以陷入局部的极值等优点。量子遗传算法这玩意儿听起来像科幻片里的黑科技但实际代码写起来还挺接地气的。咱们先来点直观感受——想象你手里有一群薛定谔的猫每只猫既是活的又是死的直到你打开盒子观测它。这种叠加态的特性被量子遗传算法用来搞优化效果比传统遗传算法骚气多了。先整段代码看看量子染色体怎么表示import numpy as np class QuantumChromosome: def __init__(self, num_genes): self.num_genes num_genes self.genes np.random.rand(num_genes, 2) self.genes self.genes / np.linalg.norm(self.genes, axis1, keepdimsTrue) def observe(self): # 量子态坍缩成经典二进制 prob self.genes[:,0]**2 # |α|²的概率取0 return (np.random.rand(self.num_genes) prob).astype(int)这段代码里的骚操作在于每个基因不再是确定的0或1而是处在叠加态。genes数组的每一行都是[cosθ, sinθ]表示量子比特的概率幅。观测的时候根据概率幅的平方随机坍缩成0或1这比传统二进制编码多了个概率维度。量子遗传算法的核心在变异环节这里不用常规的交叉变异改用量子旋转门。上硬菜def quantum_rotation(chromosome, best_gene, theta0.05*np.pi): for i in range(chromosome.num_genes): current_angle np.arctan2(chromosome.genes[i,1], chromosome.genes[i,0]) target_angle np.arctan2(best_gene[i,1], best_gene[i,0]) # 旋转角度调整策略 delta np.sign(target_angle - current_angle) * theta rotation_matrix np.array([ [np.cos(delta), -np.sin(delta)], [np.sin(delta), np.cos(delta)] ]) chromosome.genes[i] rotation_matrix chromosome.genes[i]旋转门操作相当于在Bloch球面上调整量子态方向。代码里的theta控制旋转幅度相当于学习率。这里有个彩蛋当最优解基因的概率幅方向与当前基因存在偏差时旋转门会让当前基因逐渐向最优解方向偏转但又不会完全一致保留了探索能力。整套算法跑起来大概是这个流程population [QuantumChromosome(20) for _ in range(10)] # 10个个体20个基因 best_fitness -np.inf for epoch in range(100): # 观测获取经典解 classical_solutions [chrom.observe() for chrom in population] # 计算适应度这里假设是求最大值 fitness [your_fitness_function(sol) for sol in classical_solutions] # 更新全局最优 current_best_idx np.argmax(fitness) if fitness[current_best_idx] best_fitness: best_gene population[current_best_idx].genes.copy() best_fitness fitness[current_best_idx] # 量子旋转门更新 for chrom in population: quantum_rotation(chrom, best_gene)注意看这个种群规模只有10传统遗传算法没个百八十的种群根本hold不住。量子叠加态让每个染色体都带着一堆潜在解相当于开了分身挂。最后说点人话这算法适合处理高维、多峰优化问题。比如在无人机路径规划里传统算法容易卡在某个山谷里量子遗传算法能同时探索多个可能路线。不过也别指望它万能遇上特别崎岖的适应度地形还是得调参——毕竟没有银弹但至少比传统方法少掉几根头发。
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