量子进化算法放置

❶ 量子蚁群算法求解TSP问题的matlab编程实现

可以的 你的点坐标都是多少

❷ 量子遗传算法的国内外研究现状

当前科学技术正进入多学科互相交叉、互相渗透、互相影响的时代，生命科学与工程科学的交叉、渗透和相互促进是其中一个典型例子，也是近代科学技术发展的一个显着特点。遗传算法的蓬勃发展正体现了科学发展的这一特点和趋势。
制造机器智能一直是人类的梦想，人们为此付出了巨大的努力。人工智能技术的出现，就是人们得到的成果。但是，近年来，随着人工智能应用领域的不断拓广，传统的基于符号处理机制的人工智能方法在知识表示、处理模式信息及解决组合爆炸等方面所碰到的问题已变得越来越突出，这些困难甚至使某些学者对强人工智能提出了强烈批判，对人工智能的可能性提出了质疑。
众所周知，在人工智能领域中，有不少问题需要在复杂而庞大的搜索空间中寻找最优解或准优解。像货朗担问题和规划问题等组合优化问题就是典型的例子。在求解此类问题时，若不能利用问题的固有知识来缩小搜索空间则会产生搜索的组合爆炸。因此，研究能在搜索过程中自动获得和积累有关搜索空间的知识，并能自适应地控制搜索过程，从而得到最优解或准有解的通用搜索算法一直是令人瞩目的课题。遗传算法就是在这种背景下产生并经实践证明特别有效的算法。
遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是近年来迅速发展起来的一种全新的随机搜索与优化算法,其基本思想是基于Darw in的进化论和Mendel的遗传学说。该算法由密执安大学教授Holland及其学生于1975年创建。此后，遗传算法的研究引起了国内外学者的关注。自1985年以来.国际上已召开了多次遗传算法的学术会议和研讨会.国际遗传算法学会组织召开的ICGA( International Conference on Genetic Algorithms)会议和FOGA( Workshop on Foundation of Genetic Algorithms)会议。为研究和应用遗传算法提供了国际交流的机会。
作为一种通用的问题求解方法，遗传算法采用简单的编码技术来表示各种复杂的结构并通过对一组编码表示进行简单的遗传操作和优胜劣汰的自然选择来指导学习和确定搜索的方向。
近年来，遗传算法已被成功地应用于下业、经济答理、交通运输、工业设计等不同领域.解决了许多问题。例如，可靠性优化、流水车间调度、作业车间调度、机器调度、设备布局设计、图像处理以及数据挖掘等。本文将从遗传算法的理论和技术两方而概述目前的研究现状。描述遗传算法的主要特点、基木原理以及各种改进算法，介绍遗传算法的程序设计。
遗传程序设计是借鉴生物界的自然选择和遗传机制，在遗传算法的基础上发展起来的搜索算法，它己成为进化计算的一个新分支。在标准的遗传算法中，由定长字符串(问题的可行解)组成的群体借助于复制、交叉、变异等遗传操作不断进化找到问题的最优解或次优解。遗传程序设计运用遗传算法的思想，常采用树的结构来表示计算机程序，从而解决问题。对于许多问题，包括人工智能和机器学习上的问题都可看作是需要发现一个计算机程序，即对特定输入产生特定输出的程序，形式化为程序归纳，那么遗传程序设计提供了实现程序归纳的方法。
把遗传算法和计算机程序结合起来的思想出现在遗传算法中，Holland把产生式语言和遗传算法结合起来实现分类系统，还有一些遗传算法应用领域的研究者将类似于遗传算法的遗传操作施加于树结构的程序上。
近年来，遗传程序设计运用遗传算法的思想自动生成计算机程序解决了许多问题，如预测、分类、符号回归和图像处理等，作为一种新技术它己经与遗传算法并驾齐驱。 1996年，举行了第1次遗传程序设计国际会议，该领域己引起越来越多的相关学者们的兴趣。
1967年，Holland的学生J.D.Bagley在博士论文中首次提出“遗传算法（Genetic Algorithms）”一词。此后，Holland指导学生完成了多篇有关遗传算法研究的论文。1971年，R.B.Hollstien在他的博士论文中首次把遗传算法用于函数优化。1975年是遗传算法研究历史上十分重要的一年。这一年Holland出版了他的着名专着《自然系统和人工系统的自适应》（Adaptation in Natural and Artificial Systems），这是第一本系统论述遗传算法的专着，因此有人把1975年作为遗传算法的诞生年。Holland在该书中系统地阐述了遗传算法的基本理论和方法，并提出了对遗传算法的理论研究和发展极其重要的模式理论（schema theory）。该理论首次确认了结构重组遗传操作对于获得隐并行性的重要性。同年，K.A.De Jong完成了他的博士论文《一类遗传自适应系统的行为分析》（An Analysis of the Behavior of a Class of Genetic Adaptive System）。该论文所做的研究工作，可看作是遗传算法发展进程中的一个里程碑，这是因为，他把Holland的模式理论与他的计算实验结合起来。尽管De Jong和Hollstien 一样主要侧重于函数优化的应用研究，但他将选择、交叉和变异操作进一步完善和系统化，同时又提出了诸如代沟（generation gap）等新的遗传操作技术。可以认为，De Jong的研究工作为遗传算法及其应用打下了坚实的基础，他所得出的许多结论，迄今仍具有普遍的指导意义。
进入八十年代，遗传算法迎来了兴盛发展时期，无论是理论研究还是应用研究都成了十分热门的课题。1985年，在美国召开了第一届遗传算法国际会议（International Conference on Genetic Algorithms ，ICGA），并且成立国际遗传算法学会（International Society of Genetic Algorithms ，ISGA），以后每两年举行一次。
1989年，Holland的学生D.E.Goldberg出版了专着《搜索、优化和机器学习中的遗传算法》（Genetic Algorithms in Search , Optimization, and Machine Learning）。该书总结了遗传算法研究的主要成果，对遗传算法及其应用作了全面而系统的论述。同年，美国斯坦福大学的Koza基于自然选择原则创造性地提出了用层次化的计算机程序来表达问题的遗传程序设计( genetic programming, GP)方法，成功地解决了许多问题。
在欧洲，从1990年开始每隔一年举办一次Parallel Problem Solving from Nature 学术会议，其中遗传算法是会议主要内容之一。此外，以遗传算法的理论基础为中心的学术会议还有Foundations of Genetic Algorithms，该会也是从1990年开始隔年召开一次。这些国际会议论文，集中反映了遗传算法近些年来的最新发展和动向。
1991年，L.Davis编辑出版了《遗传算法手册》（Handbook of Genetic Algorithms），其中包括了遗传算法在工程技术和社会生活中的大量应用实例。
1992年，Koza发表了他的专着《遗传程序设计:基于自然选择法则的计算机程序设计》”。1994年，他又出版了《遗传程序设计，第二册:可重用程序的自动发现》深化了遗传程序设计的研究，使程序设计自动化展现了新局面。有关遗传算法的学术论文也不断在《Artificial Intelligence》、《Machine Learning》、《Information science》、《Parallel Computing》、《Genetic Programming and Evoluable Machines》\《IEEE Transactions on Neural Networks》,《IEEE Transactions on Signal Processing》等杂志上发表。1993年，MIT出版社创刊了新杂志《Evolutionary Computation》。1997年，IEEE又创刊了《Transactions on Evolutionary Computation》。《Advanced Computational Intelligence》杂志即将发刊，由模糊集合创始人L.A.Zadeh教授为名誉主编。目前，关于遗传算法研究的热潮仍在持续，越来越多的从事不同领域的研究人员已经或正在置身于有关遗传算法的研究或应用之中。

❸ 对数据科学家来说最重要的算法和统计模型

对数据科学家来说最重要的算法和统计模型
作为一个在这个行业已经好几年的数据科学家，在LinkedIn和QuoLa上，我经常接触一些学生或者想转行的人，帮助他们进行机器学习的职业建议或指导方面相关的课程选择。一些问题围绕教育途径和程序的选择，但许多问题的焦点是今天在数据科学领域什么样的算法或模型是常见的。
由于可供选择的算法太多了，很难知道从哪里开始学起。课程可能包括在当今工业中使用的不是很典型的算法，而课程可能没有包含目前不是很流行的但特别有用的方法。基于软件的程序可以排除重要的统计概念，并且基于数学的程序可以跳过算法设计中的一些关键主题。

我为一些有追求的数据专家整理了一个简短的指南，特别是关注统计模型和机器学习模型(有监督学习和无监督学习);这些主题包括教科书、毕业生水平的统计学课程、数据科学训练营和其它培训资源。(其中有些包含在文章的参考部分)。由于机器学习是统计学的一个分支，机器学习算法在技术上归类于统计学知识，还有数据挖掘和更多的基于计算机科学的方法。然而，由于一些算法与计算机科学课程的内容相重叠，并且因为许多人把传统的统计方法从新方法中分离出来，所以我将把列表中的两个分支也分开了。

统计学的方法包括在bootcamps和证书程序中概述的一些更常见的方法，还有一些通常在研究生统计学程序中所教授的不太常见的方法(但在实践中可以有很大的优势)。所有建议的工具都是我经常使用的工具:
1)广义线性模型，它构成了大多数监督机器学习方法的基础(包括逻辑回归和Tweedie回归，它概括了在工业中遇到的大多数计数或连续结果……)
2) 时间序列方法(ARIMA, SSA, 基于机器学习的方法)
3) 结构方程建模 (模拟和测试介导途径)
4) 因子分析法(调查设计与验证的探索和验证)
5) 功率分析/试验设计 (特别是基于仿真的试验设计，以免分析过度)
6) 非参数检验(从零开始的推导, 尤其通过模拟)/MCMC
7) K均值聚类
8) 贝叶斯方法(Na?ve Bayes, 贝叶斯模型求平均值, 贝叶斯自适应试验...)
9) 惩罚回归模型 (elastic net, LASSO, LARS...) ，通常给模型增加惩罚因素(SVM, XGBoost...), 这对于预测值超过观测值的数据集是有用的(常见于基因组学与社会科学研究)
10) 样条模型(MARS...) 用于灵活性建模过程
11)马尔可夫链和随机过程 (时间序列建模与预测建模的另一种方法)
12)缺失数据填补方案及其假设(missForest, MICE...)
13) 生存分析(非常有助于制造建模和消耗过程)
14) 混合建模
15) 统计推断与分组测试(A/B测试和在许多交易活动中实施更复杂的设计)
机器学习扩展了许多这样框架，特别是K均值聚类和广义线性建模。在许多行业中一些有用的常见技术(还有一些更模糊的算法，在bootcamps或证书程序中出人意料的有用，但学校里很少教) 包括:
1)回归/分类树(用于高精度、可解释性好、计算费用低的广义线性模型的早期推广)
2)维数约简(PCA和多样学习方法如MDS和tSNE)
3)经典前馈神经网络
4)装袋组合(构成了随机森林和KNN回归整合等算法的基础)
7)加速整合(这是梯度提升和XGBoost算法的基础)
8)参数优化或设计项目的优化算法(遗传算法，量子启发进化算法，模拟锻炼，粒子群优化)
9)拓扑数据分析工具，特别适合于小样本大小的无监督学习(持久同调, Morse-Smale聚类, Mapper...)
10)深度学习架构(一般的深度架构)
11) KNN局部建模方法(回归, 分类)
12)基于梯度的优化方法
13)网络度量与算法(中央度量法、中间性、多样性、熵、拉普拉斯算子、流行病扩散、谱聚类)
14)深度体系架构中的卷积和汇聚层(专门适用于计算机视觉和图像分类模型)
15)层次聚类 (聚类和拓扑数据分析工具相关)
16)贝叶斯网络(路径挖掘)
17)复杂性与动态系统(与微分方程有关，但通常用于模拟没有已知驱动程序的系统)
依靠所选择的行业，可能需要与自然语言处理(NLP)或计算机视觉相关的附加算法。然而，这些是数据科学和机器学习的专门领域，进入这些领域的人通常已经是那个特定领域的专家。

❹ 你好，我想知道像差分进化算法、蚁群算法、蜂群算法、量子进化算法属于进化算法吗

蚁群算法和蜂群算法属于进化算法没有问题，都是源于对生物种群的进化机制的模拟
差分进化算法也是基于种群进化的智能算法，这个不清楚属于进化算法是否合适
量子进化算法没接触过，不过如果是模拟量子运动，更类似模拟退火算法，不应该属于进化算法
水平有限，望请指正

❺ 量子遗传算法与遗传算法有什么区别

遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(indivial)组成。每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代（generation）演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度（fitness）大小选择（selection）个体，并借助于自然遗传学的遗传算子（genetic operators）进行组合交叉（crossover）和变异（mutation），产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码（decoding），可以作为问题近似最优解。
量子遗传算法是量子计算与遗传算法相结合的产物。目前，这一领域的研究主要集中在两类模型上：一类是基于量子多宇宙特征的多宇宙量子衍生遗传算法(Quantum Inspired Genetic Algorithm)，另一类是基于量子比特和量子态登加特性的遗传量子算法(Genetic Quantum Algorithm,GQA)。
量 子遗传算法(Quantum GeneticA lgorithm,QGA)。QGA采用多状态基因量子比特编码方式和通用的量子旋转门操作。引入动态调整旋转角机制和量子交叉，比文献[2]的方法更具有通用性，且效率更高。但该方法仍是一个群体独自演化没有利用盈子信息的多宇宙和宇宙间的纠缠特性效率有待进一步提高。文献[3]提出一种多宇宙并行量子遗传算法(Multiuniverse Parallel Quantum Genetic Algorithm,MPQGA)，算法中将所有的个体按照一定的拓扑结构分成一个个独立的子群体，称为宇宙；采用多状态基因量子比特编码方式来表达宇宙中的个体；采用通用的量子旋转门策略和动态调整旋转角机制对个体进行演化；各宇宙独立演化，这样可扩大搜索空间，宇宙之间采用最佳移民、量子交叉和量子变异操作来交换信息使算法的适应性更强，效率更高。

❻ 利用遗传算法求解TSP问题 从北京出发 四个城市

作为一种模拟生物自然遗传与进化过程的优化方法,遗传算法(GA)因其具有隐并行性、不需目标函数可微等特点,常被用于解决一些传统优化方法难以解决的问题。旅行商问题(TSP)是典型的NP难题组合优化问题之一,且被广泛应用于许多领域,所以研究遗传算法求解TSP具有重要的理论意义和应用价值。具有量子计算诸多特点的量子遗传算法(OGA)作为—新的概率进化算法,在解决实际问题时,其高度并行性能极大地提高计算效率,因而研究OGA求解TSP同样有重要的价值;而将具有遍历性和随机性的“混沌”概念引入量子遗传算法求解较复杂的组合优化问题又为求解优化问题开拓了一个新的思路。

❼ bp神经网络与量子行为粒子群算法有什么不一样

这四个都属于人工智能算法的范畴。其中BP算法、BP神经网络和神经网络
属于神经网络这个大类。遗传算法为进化算法这个大类。
神经网络模拟人类大脑神经计算过程，可以实现高度非线性的预测和计算，主要用于非线性拟合，识别，特点是需要“训练”，给一些输入，告诉他正确的输出。若干次后，再给新的输入，神经网络就能正确的预测对于的输出。神经网络广泛的运用在模式识别，故障诊断中。BP算法和BP神经网络是神经网络的改进版，修正了一些神经网络的缺点。
遗传算法属于进化算法，模拟大自然生物进化的过程：优胜略汰。个体不断进化，只有高质量的个体（目标函数最小（大））才能进入下一代的繁殖。如此往复，最终找到全局最优值。遗传算法能够很好的解决常规优化算法无法解决的高度非线性优化问题，广泛应用在各行各业中。差分进化，蚁群算法，粒子群算法等都属于进化算法，只是模拟的生物群体对象不一样而已。

❽ 量子是什么、量子具有什么特性、又有什么作用

量子究竟是什么

量子（quantum）是现代物理的重要概念。即一个物理量如果存在最小的不可分割的基本单位，则这个物理量是量子化的，并把最小单位称为量子。

1900 年，普朗克首次提出量子概念，用来解决困惑物理界的“紫外灾难”问题。

紫外灾难：19世纪末，科学界许多科学家已经开始深入研究电磁波，由此诞生了黑体，黑体则是属于热力学范畴，黑体是一个理想化了的物体，为了研究不依赖于物质具体物性的热辐射规律，物理学家以此作为热辐射研究的标准物体。

它能够吸收外来的全部电磁辐射，并且不会有任何的反射与透射。换句话说，黑体对于任何波长的电磁波的吸收系数为1，透射系数为0。而我们知道一切温度高于绝对零度的物体都能产生热辐射，温度愈高，辐射出的总能量就愈大，短波成分也愈多。

随着温度上升，黑体所辐射出来的电磁波则称为黑体辐射。紫外灾难则指的是在经典统计理论中，能量均分定律预言黑体辐射的强度在紫外区域会发散至无穷大，这和事实严重违背。

普朗克假定，光辐射与物质相互作用时其能量不是连续的，而是一份一份的，一份“能量”就是所谓量子。

晶体管

科学家认为量子计算机可以突破目前的困境，量子计算是一类遵循量子力学规律进行高速数学和逻辑运算、存储及处理量子信息的物理装置。当某个装置处理和计算的是量子信息，运行的是量子算法时，它就是量子计算机。

❾ 熊蓉的学术成果

期刊论文
1. Yue Wang, Rong Xiong, and Qianshan Li. EM-based Point to Plane ICP for 3D Simultaneous Localization and Mapping. International Journal of Robotics and Automation. Accepted Oct 2012.
2. 张大松, 熊蓉, 吴俊, 褚健. 基于分解动量的仿人机器人手臂高速运动实时平衡控制. 控制理论与应用. 2011年4月录用.
3. Rong Xiong, Yichao Sun, Qiuguo Zhu, Jun Wu and Jian Chu. Impedance Control and its Effects on a Humanoid Robot Playing Table Tennis. International Journal of Advanced Robotic Systems.2012, 9,178:1-11, DOI: 10.5772/51924.
4. 章逸丰，熊蓉. 乒乓球机器人的视觉伺服系统. 中国科学. 2012,42(9): 1115-1129.
5. 任子武, 熊蓉. 混合量子差分进化算法及应用. 控制理论与应用. 2011, 28(10): 1349-1355.
6. 任子武, 熊蓉, 褚健. 基于混合类电磁机制算法的混沌系统控制与同步. 控制理论与应用. 2011, 28(7): 1009-1014.
7. Wang Wen-Fei, Xiong Rong, Chu Jian, Map Building for Dynamic Environment Using Grid-Vectors. Journal of Zhejiang University Science C (Computers & Electronics), 2011, 12(7):574-588.
8. Yonghai Wu, Rong Xiong, Hongbo Zheng. Real Time Trajectory Generation for Omnidirectional Mobile Robots. Journal of Information & Computer Science, 7(11): 2271-2279, 2010.
9. Rong Xiong, Yichao Sun, Jian Chu, Changjiu Zhou. An Inverted Penlum Model Based Humanoid Gait Generation Using Convex Optimization, Journal of Information & Computational Science, 2010, 7(12): 2529-2538.
10. 任子武, 熊蓉. 基于混合量子进化计算的混沌系统参数估计. 控制理论与应用. 2010, 27(11): 1148-1154.
11. 王立，熊蓉，褚健，刘勇. 基于模糊评价的未知环境地图构建探测规划. 浙江大学学报(工学版). 2010, 44(2):1029-1034.
12. 王文斐, 熊蓉, 褚健. 基于粒子滤波和点线相合的未知环境地图构建方法. 自动化学报. 2009, 35(9): 1185-1192.
13. 刘勇, 熊蓉, 褚健. Hash快速属性约简算法. 计算机学报, 2009, 32(8): 1493-1499.
14. Tang Qing, Xiong Rong, Chu Jian. Tip over avoidance control for biped robot. Robotica. 2009, 27: 883-889.
15. Tang Liang, Xuan Qi, Xiong Rong, Wu Tie-jun, Chu Jian. A multi-class large margin classifier. Journal of Zhejiang University-SCIENCE A. 2009, 10(2): 253-262.
16. 杜鑫峰, 熊蓉，褚健. 仿人足球机器人视觉系统快速识别与精确定位. 浙江大学学报（工学版）. 2009, 43(11): 1975-1981.
17. Luo Dijun, Xiong Rong. An improved error-correcting output coding frameworkwith kernel-based decoding. Neurocomputing, 2008, 71: 3131-3139.
18. 唐亮, 熊蓉, 褚健. 单样本条件下权重模块2DPCA人脸识别. 中国图象图形学报. 2008, 13(12): 2307-2313.
19. 汤卿, 熊蓉, 褚健. 基于最优化线性搜索的稳定步态规划方法. 控制理论与应用. 2008, 25(4): 661-664.
20. Yong Liu, Rong Xiong, Yifeng Zhang, Jian Chu. Vision Based Ping-Pong Tracking with Physical Model. Journal of Information & Computational Science. 2008.11, 2008, 5(5):2235-2242.
21. Yu Yang, Jun Wu, Rong Xiong, Weihua Xu, Sheng Chen. Single-input and single-output (SISO) controller rection based on the L1-norm. Asia-Pacific Journal of Chemical Engineering, 2008(3):684-694.
22. 熊蓉, 褚健, 吴俊. 基于点线相合的机器人增量式地图构建. 控制理论与应用, 2007, 24(2): 170-176.
23. 江万里, 熊蓉, 褚健. 复杂动态环境下基于侧滑力的局部路径规划. 浙江大学学报(工学版), 2007, 41(10) 1609 - 1614.
专着章节
Yong Liu, Rong Xiong, Shouxian Chen, Jian Chu: Collaboration based Self-localization Algorithm for Humanoid Robot with Embedded Vision System, in book Chapter of Embedded Visual System and its Applications on Robots, Bentham Science Publishers, 2010.
国际会议论文
1. Yifeng Zhang, Rong Xiong, Yongsheng Zhao, Jian Chu. An Adaptive Trajectory Prediction Method for Ping-Pong Robots. International Conference on Intelligent Robotics and Applications,Montreal, Canada, October 3-5, 2012.
2. Penghui Yin, Rong Xiong, Jun Wu, Yonghai Wu. Real-Time Generation of A Continuous Acceleration Trajectory for Mobile Robots. 2012 International Conference of Mechatronics and Automation, Cheng, China, August 5-8, 2012.
3. Q.-L. Huang, J. Wu, R. Xiong. A Solution of Inverse Kinematics for 7-DOF Manipulators and Its Application. The 10th World Congress on Intelligent Control and Automation, Beijing, China. Accepted in March 2012.
4. Yichao Sun, Rong Xiong, Qiuguo Zhu, Jun Wu, Jian Chu. Balance Motion Generation for a Humanoid Robot Playing Table Tennis. 11th IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots, Bled, Slovenia, October 26th - 28th, 2011.
5. Xinfeng Du, Rong Xiong, Jian Chu. A Real-time Randomized Navigation Method for Biped Robot. The 9th World Congress on Intelligent Control and Automation, Taipei, June 21-25, 2011, pp. 892-897.
6. Rong Xiong, Hongbo Zheng, Yonghai Wu, Jian Chu. HAIBAO Intelligent Robot Developed for Shanghai World Expo 2010. 2011 IEEE International Conference on Robotics and Automation, Shanghai, China, May 9-13, 2011.

❿ Matlab量子进化中量子实数编码程序

matlab后台程序是用c语言写的，可以通过VC和matlab引擎连接来进行C++和matlab的混合编程，或者通过matlab命令导出.m文件的dll库，直接在VC中使用