自适应量子旋转门提升数据聚类效率：一种进化计算方法

在本文中，作者针对量子进化计算中的一个重要组成部分——量子旋转门，提出了一个改进的策略。量子旋转门在量子遗传算法（QEA）中起着关键作用，作为种群进化的核心算子。传统的量子旋转门在选择旋转角度时存在局限性，即角度是离散且固定的，这可能导致搜索过程易于陷入局部最优解，限制了算法的全局搜索能力。 为解决这一问题，作者创新性地设计了一种自适应的量子旋转门算子。这种新型算子可以根据当前种群的状态和问题的特性动态调整旋转角度，从而增强种群在搜索空间中的探索效率，使得算法在处理复杂优化问题时具有更好的全局搜索性能。此外，为了进一步避免陷入局部最优，文章还引入了概率幅的修正操作，确保算法在迭代过程中能够跳出局部最优区域，寻找更优解。 针对数据聚类这一具体应用，作者将改进的量子旋转门融入到量子进化数据聚类方法中。这种方法通过利用量子系统的并行性和非线性性质，能够有效地处理高维数据集，提高聚类的准确性和效率。通过与传统量子旋转门算法以及其他进化算法进行仿真对比实验，结果显示，基于改进旋转门的算法在聚类正确率上有了显著提升，尤其是在处理具有对称分布的数据集时，其性能更为出色。 值得注意的是，作者在实验中采用了对称距离测度，这在一定程度上增强了算法对于数据分布对称性的适应性，从而提高了聚类结果的稳健性。总结来说，本文的研究不仅提升了量子进化计算中旋转门的操作效率，而且在实际的数据聚类任务中展示了其优越的性能，为量子计算在优化和数据挖掘领域的应用提供了新的可能。