关于量子遗传算法的理解

看来点资料,自己的理解

以二进制编码来说,基因不再是只具有0,1两种状态,而是出于一种量子态,既可能是1也可能是0,所以给出每个基因的0,1两种状态的概率,概率要求总和为1。如果基因代表一个信息(变量,特征),需要根据变量(属性)可取值数量描述基因位(比特位)数量。如离散情况 2个不同取值用1位,4个不同取值用2位。同时要根据特征的数量决定一个染色体中基因的数量,每个特征需要对应一个基因。染色体是基因的组合。

适应度仍然根据染色体的状态来计算。在计算基因状态时选择基因位中概率高的状态进行提取运算。

基因位的变异可以通过基因位的旋转完成。

参考:浅谈量子遗传算法 李晓波

    原文作者:遗传算法
    原文地址: https://blog.csdn.net/cdyhj/article/details/19621299
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