量子进化算法是量子计算与进化计算相融合的产物,它利用量子理论中有关量子态的叠加和纠缠等特性,P4SMA150CA通过量子旋转门“量子交叉、量子变异”等操作来实现个体的变异和种群的进化,利用当前最优个体的信息来更新量子旋转门,以加速算法收敛。传统智能优化算法虽然具有各自的特点,但在具体求解过程中常常表现出早熟收敛、易陷入局部最优等不足。量子进化算法将量子比特的概率幅表示方式应用于染色体的编码,在对一个量子染色体执行观察前,其处于多个确定状态的叠加状态,从而提高了个体的多样性,增强了全局搜索能力,可较好地克服早熟收敛现象。量子进化算法流程图如图3-14所示。

   量子进化算法保留了传统进化算法中的种群初始化、交叉、变异和选择操作,并在进化操作中引入了量子旋转门。其特点是采用量子比特的概率幅编码方式,使一个小种群的量子个体可对应于传统编码方式下很大数量的个体。文献[105]提出混合量子进化算法。该算法采用序列染色体和量子染色体相结合的混合编解码策略,利用构造启发式算法生成初始种群,避免不可行解的大量产生;为提高算法的优化性能,进化过程中采用序列染色体和量子染色体同步交叉变异策略,并引入基于图论的不可行解修复策略。