量子遗传算法优化：新设计与性能提升

这篇论文名为《有效的混合量子遗传算法》，发表于2006年11月的《系统工程理论与实践》第11期，文章编号为100026788(2006)1120116209。作者李英华和王宇平分别来自西安电子科技大学计算机学院和大连理工大学数学系，他们针对量子遗传算法（QGA）进行深入研究。 量子遗传算法作为一种结合经典遗传算法和量子计算原理的优化方法，在解决特定的数值和组合优化问题时，相比于传统遗传算法显示出更快的收敛速度和更好的解决方案。然而，量子个体中的量子位干涉现象使得确定终止参数γ（决定算法何时停止搜索的阈值）变得复杂，这可能影响算法的性能。 论文提出了一种创新的策略来解决这个问题。首先，通过引入可控旋转门操作，允许几率幅值不仅收敛到0或1（传统情况），还能达到ε(1-ε)，从而增强算法跳出局部最优解的能力。这种方法有助于算法在遇到局部最优区域时，能更灵活地探索其他可能的解决方案。 其次，作者提出了一个新的算法终止条件，它基于种群的聚拢因子和量子位的收敛因子，这样可以减少对几率幅值的依赖，更好地平衡得到优秀解的质量和算法的运行时间。这种设计有助于提高算法的稳健性和效率。 此外，论文还将单纯形法整合到局部搜索策略中，利用其强烈的方向性特性，进一步提升了算法的性能。单纯形法能够有效地针对局部最优区域进行精确的调整，避免陷入局部最小。 理论分析部分，作者证明了新算法具有全局收敛性，确保了算法在长期运行下能找到全局最优解。数值实验的结果证实了这一新算法在收敛速度和精度方面的显著优势，与传统量子遗传算法相比，具有更快的收敛速度和更高的收敛精度。 关键词包括量子遗传算法、单纯形法、量子位以及旋转门，这些核心概念构成了论文的主要研究内容。这篇论文在优化量子遗传算法性能方面做出了有意义的贡献，为解决复杂优化问题提供了一种有效的方法。