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MATLAB实现的量子遗传算法标准函数优化工具
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资 源 简 介
本项目提供了一个基于量子遗传算法的MATLAB优化框架，专门针对Rosenbrock、Ackley等标准测试函数。包含量子编码、旋转门更新、测量和遗传操作模块，适用于算法研究和性能测试。
详 情 说 明
基于量子遗传算法的标准函数优化MATLAB实现
项目介绍
本项目实现了一个完整的量子遗传算法框架，专门用于优化标准测试函数（如Rosenbrock、Ackley、Rastrigin等）。该系统集成了量子比特编码、量子旋转门更新、量子测量和遗传操作等核心模块，能够自动评估算法在不同标准函数上的优化性能，并生成详细的收敛分析和可视化结果。功能特性
- 量子遗传算法核心实现：完整的量子比特编码与测量机制，量子旋转门动态调整策略
- 混合遗传操作：结合量子计算的交叉变异操作，提高搜索效率
- 多标准函数支持：支持Rosenbrock、Ackley、Rastrigin等多种标准测试函数
- 全面性能分析：自动生成收敛曲线、种群分布动态图和性能统计报告
- 参数灵活配置：可调节种群规模、迭代次数、量子比特数量等关键参数
使用方法
输入参数配置
- 标准函数类型：字符串指定测试函数（如'rastrigin'、'ackley')
- 变量维度：整数定义优化问题维度（如10维）
- 种群参数：
- 算法参数：
输出结果
- 最优解向量：实数数组形式的最佳解
- 最优适应度值：最优解对应的函数值
- 收敛过程数据：迭代次数与最优适应度的对应关系矩阵
- 可视化结果：收敛曲线图、种群分布动态图（针对二维函数）
- 性能统计：收敛迭代次数、计算时间、成功率统计（多次运行）
系统要求
- MATLAB R2018b或更高版本
- 推荐配置：4GB以上内存，支持矩阵运算的CPU
