实数编码混沌量子遗传算法：优化复杂问题的新方法

"实数编码混沌量子遗传算法是针对传统遗传算法和二进制编码量子遗传算法的局限性，结合混沌理论和量子计算理论提出的一种优化算法。这种算法利用混沌系统的遍历性和复杂性来增强种群多样性，防止早熟收敛，同时采用量子位的概率特性指导实数交叉和变异操作，以提高搜索效率和精度。 实数编码混沌量子遗传算法（RCQGA）的核心在于实数染色体的处理。在解空间中，实数染色体通过反向变换被映射到量子位表示，这使得算法能够更好地处理连续变量的优化问题。在进化过程中，RCQGA采用了量子位概率指导的实数交叉策略，这种策略允许根据量子位的叠加状态概率进行选择，增加了交叉的随机性和多样性。同时，混沌变异策略引入了混沌序列，以非线性和遍历性扰动种群，有效地打破了遗传停滞，提高了算法的全局探索能力。 实验结果显示，RCQGA在解决复杂函数优化问题时表现出优越性能。它不仅能有效地避免二进制编码量子遗传算法（QGA）的早熟收敛问题，而且能降低优化过程的计算复杂度。RCQGA的收敛速度快，稳定性强，优化能力突出，并且易于提高解的精度。因此，该算法特别适合应用于实际工程中的复杂优化问题，如信号处理、通信理论、图像处理等领域。 此外，文章还提及了RCQGA的实现背景和研究基础，包括国家部级基金项目和四川省青年基金项目的资助。作者陈辉、张家树和张超分别在智能计算、图像处理、通信理论与信号处理以及智能系统及其安全技术方面有深入研究，他们的工作为RCQGA的理论构建和实际应用提供了坚实的基础。 实数编码混沌量子遗传算法是一种融合混沌理论和量子计算的高效优化工具，其创新之处在于利用混沌和量子位特性改善了传统遗传算法的不足，从而在解决复杂优化问题时表现出强大的搜索能力和高精度，对于推动信息技术和工程领域的优化技术发展具有重要意义。"