遗传算法与量子计算
神经与进化计算
2007-05-23 v1
摘要
近期，研究人员应用遗传算法来解决量子计算中的一些问题。同时，也有一些基于量子理论概念和技术设计遗传算法的工作。所谓的量子进化规划包含两个主要子领域：量子启发遗传算法和量子遗传算法。前者采用量子比特染色体作为表示，并利用量子门搜索最优解。后者试图解决该领域的一个关键问题：在量子硬件上实现的遗传算法会是什么样子？正如我们将看到的，这个问题尚无完整答案。量子遗传算法的一个重要点是构建一种量子算法，使其能够同时利用遗传算法和量子计算的并行性以及量子计算机提供的真随机性。在本文的第一部分，我们综述了遗传算法与量子计算结合的主要工作，也包括我们在此领域的工作。随后，我们回顾了量子计算和遗传算法的一些基本概念，并强调它们固有的并行性。接下来，我们回顾了遗传算法在学习量子算子和电路设计中的应用。然后，探讨了量子进化规划。最后，我们介绍了我们在该领域的当前研究及一些展望。
引用
@article{arxiv.cs/0403003,
title = {Genetic Algorithms and Quantum Computation},
author = {Gilson A. Giraldi and Renato Portugal and Ricardo N. Thess},
journal= {arXiv preprint arXiv:cs/0403003},
year = {2007}
}
备注
27 pages, 5 figures, 3 tables