竞争型量子进化算法：连续优化的高效解决方案

本文主要探讨了一种针对连续空间数值优化问题的创新算法——竞争型量子进化算法。该研究在传统的量子进化算法基础上，如量子遗传算法（QGA）和量子进化算法（QEA）的基础上进行改进，特别关注于解决实数编码在处理连续搜索空间中的效率和精度问题。 量子算法作为一种并行计算方法，其核心思想源自量子理论，通过量子比特（qubits）的编码和量子门的操作来模拟生物进化过程，即通过交叉、变异和选择来搜索最优解。然而，二进制量子比特编码对于连续优化问题并不理想，因为它可能导致编解码过程复杂且效率低下，尤其是在涉及复杂的查找操作时。 为解决这一问题，作者提出了一种竞争型量子进化算法，它采用实数编码，更直接地反映了问题解的特性。与先前的一些尝试相比，比如基于三倍体编码的算法，虽然能增加多样性但计算成本高；双参数实数编码虽然新颖，但需要频繁计算波函数，计算负担大；混沌初始化虽能增加多样性，但缺乏概率表达机制，解的多样性可能不足。 竞争型量子进化算法的主要特点在于，粒子在演化过程中不仅向全局最优解方向进化，还会向种群的均值方向移动，形成两个子粒子。适应度较低的粒子会以较高的概率接受变异，而适应度较高的粒子则较少受到扰动，这种策略确保了算法的动态平衡，既能保持搜索的精确性，又不会牺牲多样性。通过对比实验，该算法在5个标准测试函数上展示了更快的收敛速度，更高的精度和更好的稳定性，相较于PAQEA和NVCQEA具有明显优势。 这项研究对于量子计算与传统进化算法的融合具有重要意义，为处理连续空间优化问题提供了新的思路。它不仅提升了算法的性能，还为量子进化算法的实际应用开辟了新的可能性，特别是在工程领域，如计算机工程与应用中，有着广阔的应用前景。在未来的研究中，作者可能将进一步探索如何优化算法的细节，以进一步提高效率和稳定性。