💥💥💥💞💞💞欢迎来到本博客❤️❤️❤️💥💥💥
🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者，博主专门做了一个专栏目录，整个专栏只放了一篇文章，足见我对其重视程度：博主专栏目录。做到极度细致，方便大家进行学习！亲民！！！还有我开了一个专栏给女朋友的，很浪漫的喔，代码学累的时候去瞧一瞧，看一看：女朋友的浪漫邂逅。有问题可以私密博主，博主看到会在第一时间回复。🚀支持：🎁🎁🎁如果觉得博主的文章还不错或者您用得到的话，可以关注一下博主，如果三连收藏支持就更好啦！这就是给予我最大的支持！
🎉🎉欢迎您的到来🎉🎉
⛅⛅⛅ 📃个人主页：科研室🌈🌈🌈
📚📚📚📋所有代码目录：电气工程科研社👨💻👨💻👨💻
【现在公众号名字改为：荔枝科研社】
👨🎓博主课外兴趣：中西方哲学，送予读者：
👨💻做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。哲学就是追究终极问题，寻找那些不言自明只有小孩子会问的但是你却回答不出来的问题。在我这个专栏记录我有空时的一些哲学思考和科研笔记：科研和哲思。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能让人胸中升起一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它居然给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“真理”上的尘埃吧。
或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎
📋📋📋本文目录如下：⛳️⛳️⛳️
目录
1 概述
4 数学模型
6 写在最后
1 概述
量子计算机是一种通过使用量子比特形式的量子力学现象来处理信息的设备，而不是像经典计算机那样的标准比特。量子计算机的力量来自于它利用量子比特状态叠加的能力。由于摩尔定律对经典计算电路设计的影响，量子计算 (QC) 相对于经典计算的潜力越来越受到关注。摩尔定律 (Moore, 1965) 表明集成电路元件的特征尺寸大约每 24 个月翻一番。目前的技术（英特尔，2008 年）提供了 45nm 硅处理器的大批量生产，32nm 硅生产能力的目标是在 2009 年。然而，在量子力学效应开始占主导地位之前，自然界对某些设备可能变得多小有根本的限制。这将在不久的将来发生。1 据估计，到 2020 年我们将达到这些限制，届时晶体管特征尺寸将下降到 25nm 以下，并且在硅晶片上放置更多数量的晶体管将需要使用越来越大的晶片，从而也增加了功率要求和通信延迟。量子计算机通过利用量子叠加、干涉和纠缠原理的量子力学状态提供了一种潜在的前进方式。量子计算机允许通过使用量子比特表示和量子门以高度并行的方式进行计算，其中多个解决方案被同时视为状态的叠加，并使用干涉来产生所需的解决方案。
进化计算 (EC) 代表了一类受生物进化启发的启发式优化技术，可用于解决工程、科学和其他领域中具有挑战性的实际问题。 EC 范式包括遗传算法 (GA)、进化策略 (ES)、进化规划 (EP)、遗传规划 (GP)、粒子群优化 (PSO)、文化算法 (CA) 和分布估计算法 (EDA)基于搜索技术通常在数字计算机上运行，并且可以被描述为为人群中最适合的成员搜索解决方案空间。
进化计算已成功应用于各种问题，包括基于进化行为的机器人系统、调度优化问题（包括旅行商问题（TSP））、电路设计（包括量子电路设计，稍后将讨论）、和许多控制优化任务（仅举几例）。启发式优化技术通常最适合应用在以下情况：(a) 被优化的空间不符合封闭形式的数学描述，因此可以使用更直接的优化技术，(b) 解空间中的约束或非线性使使用更直接的优化方法变得复杂，（c）要探索的状态空间的大小是指数级的，排除了穷举搜索的使用，以及（d）探索成本可能很高。这些因素中的任何一个或多个的组合可能会建议使用启发式 EC 技术，而不是更直接的优化方法，例如线搜索、线性规划、牛顿法或整数规划.
2 结合量子和进化计算
详情见第5部分。
3 受量子启发的进化计算
详情见第5部分。
3.1 量子启发的遗传算法 (QIGA)
3.2 遗传量子算法 (GQA)
3.3 量子遗传算法 (QGA)
3.4 量子进化算法 (QEA)
3.5 量子启发进化算法 (QIEA)
4 数学模型
5 Matlab代码及文章详细阅读
本文仅展现部分代码
6 写在最后
部分理论引用网络文献，若有侵权请联系博主删除。
