当算法遇到物理思想——量子优化算法

RecursiveFrog · 发表于 2021-11-16 07:08

提个小问题，“所有操作都是依照事先设置好的概率规则进行。和模拟退火算法寻找能量最低点相反，遗传算法是找到目标函数的最大值。”这两句话是有问题的，交叉变异概率是可随着迭代进程进行改变的。另外，最优化常常统一转化为最小化问题，这并不是遗传算法和模拟退火算法的区别。

xiangtingsl · 发表于 2021-11-16 07:15

我知道，我只是说通常设计的时候一个是能量最小意义，一个是适应度最大意义，本来取个负号就没有最大最小之分，这两个算法的区别当然不可能是因为这个。另外，我并没有在这里展开说经典遗传算法的细节，只是做一个quick review，因为我并不是写文章赚外快的，自己也有很重的科研任务，只是兴趣之余介绍一下量子遗传算法，所以我觉得能在wiki之类的地方轻易找到的信息就不想过多重复了，只需要点明大概思想。最后，请看贴出来的代码，有种群，我只是把种群中每代最优值画出来，所有个体都画出来太乱了

七彩极 · 发表于 2021-11-16 07:20

增加随机性就能解决的问题……为什么非要引入量子理论把问题复杂化呢

super1 · 发表于 2021-11-16 07:27

其实把问题量子化也是引入随机性，每次测量就是从2^N个可能结果里抽样，我觉得是为了跟量子计算机提供算法吧

johnsoncodehk · 发表于 2021-11-16 07:34

看到python的时候会心一笑（笑）

stonstad · 发表于 2021-11-16 07:37

为了发论文

mypro334 · 发表于 2021-11-16 07:38

感谢作者，感谢Python（我就可以直接粘下来了）[大笑]

XGundam05 · 发表于 2021-11-16 07:45

很受启发，依据巨巨的观点，量子算法对于优化理论是冲击还是促进？

kirin77 · 发表于 2021-11-16 07:47

请问，量子旋转角度选定时那个表格，既然best已经是当前最优解了，为什么还要比较x和best的适应值大小，难道best的适应值还能小于x吗？

LiteralliJeff · 发表于 2021-11-16 07:56

请问测量的结果不是0或1吗，怎么是基本态|0〉了呢

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