量子纠缠遗传算法在微带耦合器中的应用

发布时间：2019-11-04 04:36

【摘要】：结合量子纠缠理论,提出了量子纠缠遗传算法。利用多粒子的量子纠缠W态,探讨了量子染色体的纠缠编码方式;给出了量子更新算符、量子变异算符和量子交叉算符的具体形式;给出了量子纠缠遗传算法的具体步骤。最后,将量子纠缠遗传算法应用到微带耦合器设计中,其结果表明量子纠缠遗传算法优化速度很快,能够得到很好的优化结果。
【图文】：

2017，53（7）将从测试数据中得到了适应度与平均迭代代数的关系曲线如图2所示，平均迭代代数是指在10次测试中，能达到某些适应度所需要的迭代代数的平均代数。这里选择的适应度函数越接近于0，其适应性越大。图2表明，当迭代平均次数较少时，适应性随平均次数的增长很快；随着当迭代平均次数的增加，适应性增长速度变缓。在迭代平均次数在30次，适应度达到2×10-4，表明其适应性已经很高了。5结论首先介绍了量子力学和量子计算中的量子纠缠概念，并在此基础上将多粒子的量子纠缠W态引入到量子遗传算法中，提出了量子纠缠遗传算法。针对所提出的量子纠缠遗传算法中的量子染色体纠缠编码方式，对量子更新算符、量子变异与交叉算符的具体形式及其对量子纠缠基因的操作方式做了详细的阐述，给出了量子纠缠遗传算法具体步骤。最后，将量子纠缠遗传算法按照我们给出的具体步骤应用到微带耦合器优化设计中来检验其有效性。在微带耦合器优化设计验证方案中，总共进行了10次测试，平均迭代代数24.8次就可以得到一个误差少于0.001的解；同时，在10次测试中平均迭代代数达到30次时，适应度已经达到2×10-4。这样的结果对于一个三维的寻优方案来说是一个很快的方案，充分表明量子纠缠遗传算法优化速度很快，能够得到很好的优化结果。量子纠缠遗传算法能够很快得到满足要求的解，其原因是引入量子纠缠，从而确保了优化算法是全局性的。参考文献：[1]GroverLK.Afastquantummechanicalalgorithmfordatabasesearch[C]//Proceedingsofthe28thAnnualACMSymposiumontheTheoryofComputing，Pennsylvania，1996：212-221.[2]YangJA，LiB，ZhuangZQ，etal.Quantungeneticalgo-rithmanditsapplicationresearchinblindsourcesepera-tion

2017，53（7）将从测试数据中得到了适应度与平均迭代代数的关系曲线如图2所示，平均迭代代数是指在10次测试中，能达到某些适应度所需要的迭代代数的平均代数。这里选择的适应度函数越接近于0，其适应性越大。图2表明，，当迭代平均次数较少时，适应性随平均次数的增长很快；随着当迭代平均次数的增加，适应性增长速度变缓。在迭代平均次数在30次，适应度达到2×10-4，表明其适应性已经很高了。5结论首先介绍了量子力学和量子计算中的量子纠缠概念，并在此基础上将多粒子的量子纠缠W态引入到量子遗传算法中，提出了量子纠缠遗传算法。针对所提出的量子纠缠遗传算法中的量子染色体纠缠编码方式，对量子更新算符、量子变异与交叉算符的具体形式及其对量子纠缠基因的操作方式做了详细的阐述，给出了量子纠缠遗传算法具体步骤。最后，将量子纠缠遗传算法按照我们给出的具体步骤应用到微带耦合器优化设计中来检验其有效性。在微带耦合器优化设计验证方案中，总共进行了10次测试，平均迭代代数24.8次就可以得到一个误差少于0.001的解；同时，在10次测试中平均迭代代数达到30次时，适应度已经达到2×10-4。这样的结果对于一个三维的寻优方案来说是一个很快的方案，充分表明量子纠缠遗传算法优化速度很快，能够得到很好的优化结果。量子纠缠遗传算法能够很快得到满足要求的解，其原因是引入量子纠缠，从而确保了优化算法是全局性的。参考文献：[1]GroverLK.Afastquantummechanicalalgorithmfordatabasesearch[C]//Proceedingsofthe28thAnnualACMSymposiumontheTheoryofComputing，Pennsylvania，1996：212-221.[2]YangJA，LiB，ZhuangZQ，etal.Quantungeneticalgo-rithmanditsapplicationresearchinblindsourcesepera-tion

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