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DOI ：10.13195/j.cd.2008.12.3.wangl.009
第23 卷第12 期 控 制 与 决 策 2008 年12 月
Vol.23 No. 12 Contro l and D ecis ion Dec. 2008
: 1001-0920(2008) 12-1321-06
王 凌1, 2
( 1. , 100084; 2. , 100084)
: 在介绍量子进化算法( QEA) 的原理特点和基本流程的基础上, 重点综述QEA 的改进, 包 改进基本算
子引入新算子改变种群规模扩展为并行算法和构造新型算法框架等. 介绍了QEA 的应用研究, 进而提出了
QEA 在理论算法组合优化多目标优化与约束优化不确定优化及应用方面的若干进 一步的研究内容.
: 量子进化算法; 量子位; 量子计算
: T 18 : A
Advances in quantum-inspired evolutionary algorithms
WA N G L ing 1, 2
( 1. TNList, Beijing 100084, China; 2. Department of Automation, Tsinghua University, Beijing 100084, China.
E-mail: w angling@ tsinghua.edu.cn)
Abstract: Af ter introducing the mechanism, features and basic procedure of quantum-inspired evolutionary algorithm
( QEA) , the improvements on QEA are surveyed in detail, including improving the basic operators, introducing novel
operators, varying population size, extending to parallel algorithms, constructing novel algorithmetic framew ork, and
so on. Moreover, the applications of QEA are surveyed as well. Furthermore, some future research contents w ith
respect to theory, algorithms, combinational optimization, multi-objective optimization, constrained optimization,
stochastic optimization and applications are pointed out.
Key words: Quantum-inspired evolutionary algorithms; Q-bit; Quantum computing
1 引 言 ,
( Quantum computing) . , QEA
, 20 90 , ,
. Shor ,
[1] [2] [ 5]
Grover . . Narayanan
( QGA) , Shor
[3]
. / 0,
, , ,
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