开题报告--基于量子遗传算法的函数寻优算法设计

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1、毕业论文（设计）开题报告题目：基于量子遗传算法的函数寻优算法设计学院：数理与信息学院学生姓名：专业：计算机科学与技术班级：A11计算机指导教师：起止日期：2014年11月17日至2015年6月5日2015年1月10日毕业设计（论文）开题报告一、综述本课题国内外研究动态，说明选题的依据和意义量子计算的研究开始于上个世纪八十年代，Feynman和Benioff首先提出了量子计算的概念；量子计算是利用量子理论中的有关量子态的叠加、纠缠和干涉等特性，量子计算有可能解决经典计算中的许多难题，以其独特的计算性能引起科学界的广泛关注.1982年，著名物理学家RichardFeynma

2、n最先提出了量子计算和量子计算机的概念，第一次将量子力学系统用于推理计算；1985年著名物理学家Deutsch提出第一个量子计算模型,利用量子态的相干叠加性实现了并行的量子计算(QuantumComputation),由此量子计算迅速成为一门的新学科。2002年，Kuk-HyunHan等提出量子遗传算法，它是一种基于量子计算原理的概率优化方法。它以量子计算的一些概念和理论为基础，用量子位编码来表示染色体，用量子门作用和量子门更新来完成进化搜索，具有种群规模小而不影响算法性能、同时兼有“勘探”和“开采”的能力、收敛速度快和全局寻优能力强的特点。原因是如果遗传算法中的选择、

3、交叉及变异的操作方式选取不当，那么算法将会在迭代次数、收敛速度方面受到影响，且容易产生局部极值的现象。量子遗传算法以量子运算原理为基础，将遗传编码通过量子的态矢量表达来实现，对个体染色体的更新运用量子逻辑门来完成，实现了比传统算法更佳的优化效果。函数优化问题是量子遗传算法的经典应用领域，也是对量子遗传算法进行性能评价的常用算法.对于一些非线性、多模型、多目标的函数优化问题，用其他方法较难求解，而用量子遗传算法却可以方便地得到较好的结果。函数优化问题是一个复杂的优化问题，特别是不可微或者多峰的函数，往往不能有效地求解。而遗传算法作为一种高度并行、随机、自适应的全局优化概率

4、搜索算法，它将每个可能的问题表示为“染色体”，从而得到一个由染色体组成的“群体，然后按遗传学规律进行选择、交叉、变异操作，直到满足终止条件为止。量子遗传算法提供了求解复杂系统优化问题的通用框架，函数优化正是其最成熟的应用领域。在对各种复杂形式的测试函数的计算中，由于量子遗传算法直接以目标函数值作为搜索信息，同时使用多个搜索点进行搜索，且这种概率搜索始终遍及整个解空间，都能找到几乎全局最优解。对于一些非线性、多模型、多目标的函数优化问题，在其他优化方法较难求解时，量子遗传算法也能方便地得到较好的结果。本课题旨在总结量子遗传算法的工作原理及流程基础上，针对传统量子遗传算法的

5、不足，提出一些改进思想，并以多个非线性函数的寻优为实验场，验证改进算法的有效性。二、研究的基本内容，拟解决的主要问题：研究的基本内容：1.了解量子计算、遗传算法与退火思想。2.学习量子遗传算法。3.学习函数优化。4.结合退火思想、量子交叉操作改进量子遗传算法拟解决的主要问题：1.如何实现量子遗传算法的量子交叉操作？2.如何实现基于退火思想的量子遗传算法？三、研究步骤、方法及措施：步骤：首先阅读国内相关研究成果，制定出论文的研究目标和需要实现的功能，再是编写论文的提纲，然后是根据论文提纲，收集资料，最后对收集到的资料进行筛选，整理，最后是撰写论文正文；方法：资料检索法，参

6、考文献查找法，比较分析法和数据统计法；措施：通过图书馆借阅书本和上互联网进行查找资料。四、参考文献[1]ShorP.W.QuantumComputing,Doc.Mathematical,VolExtraVolumeICM,1998:467-486[2]GroverL.K.Afastquantumcomputation:Discretelogarithmsandfactoring.Proc.35th,NJ:IEEEPress,Nov.1994:124-134[3]FeynmanR.P.SimulatingPhysicswithComputers.Internationa

7、lJournalofTheoreticalPhysics.1982,21(6&7):467-488[4]BarencoA,DeutschD,EkertA.andJozsaR.,Conditionalquantumdynamicsandlogicgates.Phys.Rev.Lett.1995,74(20):4083-4088[5]DeutschD,JozsaR,Rapidsolutionoftheproblemsbyquantumcomputation,Proceedings-RoyalSociety.Mathematicalandphy