量子混合蛙跳算法求解连续空间优化问题

摘要

基于量子理论提出一种量子混合蛙跳算法,该算法采用量子位的Bloch球面坐标编码个体,利用量子位在Bloch球面上绕轴旋转的方法更新个体,通过自适应混沌旋转角度算子提高子群内部局部搜索能力,采用Hadamard门实现个体变异避免早熟,有效扩展了解空间的搜索范围.实验结果表明,该方法优于普通的混合蛙跳算法、粒子群算法和遗传算法,具有较高的优化能力和效率,更适合高维复杂函数的优化.