量子計算的應用

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量子計算的應用范文第1篇

布局優化問題屬于NPHard問題，很難找到具有多項式復雜性的精確求解算法[1]。本文以衛星艙布局問題為背景的帶平衡約束的圓形布局問題為研究對象，即在衛星艙圓形底面上布置儀器、設備等物品，其布局必須滿足兩個約束：一是物品之間不能相互干涉；二是系統的靜不平衡量不能超過允許值。

對于帶平衡約束的圓形布局問題，目前主要的求解方法包括：啟發式算法、演化算法或兩者混合。文獻[2-3]對約束布局模型直接用演化算法進行優化，利用的啟發信息不多，所以在運行時間上和求解精度上沒有達到較好的效果。文獻[4-7]針對約束布局模型采用啟發式方法進行求解，故取得了相當好的效果。

定位定序法是求解布局優化問題的啟發式方法。Huang等[8]提出的求穴和占角算法求解無衡約束的圓形布局問題，并取得很好的效果。徐義春等[9-10]提出的平移質心的分步決策算法高效地解決帶平衡約束的圓形布局問題。季美等[11]提出了分區域分布布局法有效解決帶平衡約束矩形布局問題。黃建江等[12]提出了基于啟發式底左（HBL）策略的量子行為粒子群（Quantum Particle Swarm Optimization， QPSO）算法有效求解二維不規則多邊形優化排樣問題。由于布局位置是直接計算得到的，其精度和速度都非常好。

量子計算的應用范文第2篇

[關鍵詞]固態電子盤 抗惡劣環境計算機 指標

中圖分類號：P256 文獻標識碼：A 文章編號：1009-914X（2015）40-0007-02

1、概述

近年來隨著計算機技術的飛速發展，對抗惡劣環境計算機的各項性能指標提出更高要求，應用領域不斷擴大。在研制、開發抗惡劣環境計算機的過程中發現，制約其可靠性的關鍵部件之一就是外部存儲器。

以往抗惡劣環境計算機外部存儲器采用的機械式硬盤。由于機械式硬盤是機電一體化產品，其工作溫度、機械震動等環境適應性遠不能滿足抗惡劣環境計算機的要求。隨著半導體存儲技術日漸成熟、完善，固態電子盤逐步取代機械式硬盤成為抗惡劣環境計算機的外部存儲器。但由于儲存容量較小難以滿足大數據量存儲，為尋求一種大容量高可靠性的外部存儲設備，我們著手對大容量固態電子盤的研制開發工作。

2、構成

固態電子盤由存儲載體、控制器、接口以及電源管理等部分構成。

2.1 存儲載體

固態電子盤利用超大規模集成電路flash存儲芯片陣列作為儲存載體，取代硬盤高速旋轉磁盤載體。其特點是減少尋道延遲時間，由于沒有精密機械設備提高了使用壽命，降低了功耗。為提高存儲容量存儲載體選用k9k4g080um存儲芯片。

2.2 控制器

控制器是固態電子盤的關鍵元器件之一，完成存儲數據在flash存儲芯片陣列讀寫管理。

2.3 接口

固態電子盤接口設計與標準硬盤接口一致，接口采用2.0mm標準IDE接口。

3、設計方案

3.1 Flash盤控制器

經過查閱大量的資料及分析，Flash盤控制器采用了SST公司生產具有的IDE接口控制器SST55ld019。該控制器具有電路簡單、速度快、可靠性高等特點。其中最大特點是控制容量大（最高可達24G），為今后固態電子盤持續升級帶來很大方便。其功能框圖如圖1：

SST55ld019控制器內部包含了一個微控制器和嵌入式Flash文件管理系統。控制器和主機的接口允許數據寫入Flash介質以及從Flash介質讀出。MCU負責把IDE命令轉換成Flash介質操作所需的數據和控制信號。SRAM緩沖極大地優化了主機和Flash介質之間的數據傳輸。內部DMA直接把緩沖數據傳輸到Flash介質，越過MCU，提高數據吞吐率。嵌入式Flash文件系統為基于文件的操作系統提供了方便。多任務接口可以對多個Flash介質器件進行讀/寫、編程和擦除操作。SCI接口用于重新進行芯片初始化過程和配置ID號，為硬件調試提供方便。

NAND Flash存儲器

NAND Flash存儲器是固態電子盤的關鍵元器件之一，其性能直接影響到設備性能優劣。

該存儲器為采用頁面管理方式，基本存儲容量為128MΧ8，頁容量為512字節。其原理框圖見圖2所示：

NAND型閃存的基本存儲單元是頁（Page）（可以看到，NAND型閃存的頁就類似硬盤的扇區，硬盤的一個扇區也為512字節）。每一頁的有效容量是512字節的倍數。所謂的有效容量是指用于數據存儲的部分，實際上還要加上16字節的校驗信息，因此我們可以在閃存廠商的技術資料當中看到“（512+16）Byte”的表示方式。目前2Gb以下容量的NAND型閃存絕大多數是（512+16）字節的頁面容量，2Gb以上容量的NAND型閃存則將頁容量擴大到（2048+64）字節。

NAND型閃存以塊為單位進行擦除操作。閃存的寫入操作必須在空白區域進行，如果目標區域已經有數據，必須先擦除后寫入，因此擦除操作是閃存的基本操作。一般每個塊包含32個512字節的頁，容量16KB；而大容量閃存采用2KB頁時，則每個塊包含64個頁，容量128KB。

尋址時，NAND型閃存通過8條I/O接口數據線傳輸地址信息包，每包傳送8位地址信息。由于閃存芯片容量比較大，一組8位地址只夠尋址256個頁，顯然是不夠的，因此通常一次地址傳送需要分若干組，占用若干個時鐘周期。NAND的地址信息包括列地址（頁面中的起始操作地址）、塊地址和相應的頁面地址，傳送時分別分組，至少需要三次，占用三個周期。隨著容量的增大，地址信息會更多，需要占用更多的時鐘周期傳輸，因此，NAND型閃存的一個重要特點就是容量越大，尋址時間越長。而且，由于傳送地址周期比其他存儲介質長，因此NAND型閃存與其他存儲介質相比不太適合大量的小容量數據的讀寫請求。

決定NAND型Flash存儲介質的主要因素有：頁數量、頁容量、塊容量、I/O位寬、頻率等等。

目前我們所選用的K9K4G080u Flash存儲介質為頁數量為512MΧ8，頁容量為2KB，則它的尋址時間（即傳送地址時間）為4個周期。

NAND型閃存的讀取步驟分為：發送命令和尋址信息將數據傳向頁面寄存器（隨機讀穩定時間）數據傳出（每周期8bit，需要傳送512+16或2K+64次）。NAND型閃存的寫步驟分為：發送尋址信息將數據傳向頁面寄存器發送命令信息數據從寄存器寫入頁面。K9K4G080 Flash存儲介質讀一個頁需要：6個命令、尋址周期×50ns+12μs+（2K+64）×50ns=131.1μs；K9K4G08U0M實際讀傳輸率：2KB字節÷131.1μs=15.6MB/s；寫一個頁需要：6個命令、尋址周期×50ns+（2K+64）×50ns+300μs=405.9μs。K9K1G080實際寫傳輸率：2112字節÷405.9μs=5MB/s。

塊是擦除操作的基本單位，由于每個塊的擦除時間幾乎相同（擦除操作一般需要2ms，而之前若干周期的命令和地址信息占用的時間可以忽略不計），塊的容量將直接決定擦除性能。大容量NAND型閃存的頁容量提高，而每個塊的頁數量也有所提高，一般4Gb芯片的為2KB字節×64個頁=128KB。

接口設計

為提高固態電子盤的通用性，接口設計為目前硬盤廣泛使用的標準IDE接口。該接口在物理上實現了IDE-40芯插座和IDE-44芯插座兼容的方式，可直接連接到PC機硬盤連線，也可直接用于連接移動式（筆記本連接方式）接口，電信號與通用標準IDE接口完全兼容。其排列如圖3所示。

電路設計

由于NAND Flash存儲器的工作電壓是+3.3V，Flash盤控制器同時使用+5V和3.3V。因此在固態電子盤上單獨設計了一個電源轉換和穩壓電路，通過這部分電路為固態電子盤提供所需要的5V和3.3V工作電壓和斷電保護。

固態電子盤外部時鐘設計為可調節模式，通過RC振蕩來激發外部時鐘，通過選擇不同的電阻和電容來調節到我們需要的外部時鐘，這里，我們的外部時鐘在10～100MHz可選，不同的外部時鐘可影響到固態電子盤的讀寫性能。外部時鐘越高，讀寫速度越快。

3.5 固態電子盤設計

通過上述分析固態電子盤用SST55ld019控制器來驅動24片K9K4G080 Flash存儲芯片。并將全部元器件放置在一塊PCB板上。高速PCB設計為多層印制版，大小為 99×65mm？。外部時鐘頻率設計為23MHz，總容量為12G，最大讀速度：15.6MB/S；最大寫速度：5MB/S。接口設計為筆記本式標準的2.0mm間距IDE接口，支持主/副盤選擇。其原理框圖如下圖所示：

由固態電子盤的原理框圖可以得到，電子盤的設計邏輯實現了IDE接口，并將有關信號嵌入系統總線中，又在物理上實現了IDE-40芯插座和IDE-44芯插座兼容的方式，可直接連接到PC機硬盤連線，也可直接用于連接移動式（筆記本連接方式）接口。

電子盤的設計是通過將IDE信號邏輯嵌入到Flash盤控制器中，通過驅動器和總線驅動器的轉換，將命令和數據地址總線轉換成多個并行的數據地址總線和命令，操作時通由FALE和FCLE來鎖存信號區分，并用譯碼器來將片選信號轉換成多個片選信號，以此實現一個控制器與多個NAND Flash存儲介質的連接，從而實現增大電子盤容量。

同時，我們用全固件和工業級的芯片和器件設計整個固態電子盤，滿足了高低溫和震動沖擊的要求，適應了惡劣環境下對硬盤要求的需要。

4、固態電子盤的提升

通過設計12G固態電子盤，我們掌握了一些設計固態電子盤的關鍵技術和資料。目前，我們所設計成型的固態電子盤容量還不是很大，不能滿足大容量的數據存儲和交換。但是，通過改進性設計和選用高性能的Flash盤控制器以及大容量的Flash存儲芯片，我們可以提高固態電子盤的存儲容量和讀寫速度以及性能。

高性能的Flash盤控制器可以控制更多的Flash存儲芯片，并提高時鐘頻率，同時也增加對Flash存儲介質的讀頻率。選用大容量的Flash存儲介質，不僅增大了Flash存儲介質本身的頁容量、頁數量和塊容量，同時也增加了I/O位寬，將數據線增大到16條，帶寬增加一倍，再通過時鐘頻率的增大，則其讀寫性能將大大增加，以一個K9K4G160u為列，每頁為2KB，但結構為（1K+32）×16bit。K9K4G16U0u讀一個頁需要：6個命令、尋址周期×50ns+25μs+（1K+32）×50ns=78.1μs。K9K4G160u實際讀傳輸率：2KB字節÷78.1μs=26.2MB/s。K9K4G16寫一個頁需要：6個命令、尋址周期×50ns+（1K+32）×50ns+300μs=353.1μs。K9K4G160u實際寫傳輸率：2KB字節÷353.1μs=5.8MB/s。從以上可以看出，它的讀寫性能比起K9K4G080u大大增加。

通過改進使固態電子盤總容量可增大到24G以上，更加適用于大容量的數據存儲和交換，更能滿足惡劣環境下對數據存儲和交換的需要。并能根據實際需要，通過原理設計和重新選用芯片，設計出512M～24G或更大容量的電子盤，滿足用戶需求。

5、結束語

目前，已設計的12G容量固態電子盤已投入使用，并能在全加固和惡劣環境下運行正常，各項技術指標均達到了設計要求。

參考文獻

[1]李文博，Flash陣列存儲技術研究[D].哈爾濱工業大學，2010年

[2] SST：SST55LD019 Data Sheet.

[3] ATA Flash Disk Controller External Clock Option Application Note.

[4] ds_k9xxg08uxm_rev09 Data Sheet.

[5]魯昌龍，固態硬盤存儲系統模型及存儲管理層算法的研究[D].景德鎮陶瓷學院，2011年.

量子計算的應用范文第3篇

關鍵詞：量子算法；Shor算法；Grover算法；量子通信；量子智能計算

【分類號】：TM743

1.概述

量子計算是計算機科學與量子力學相結合的產物，根據Moore定律可知：當計算機的存儲單元達到原子層次時，顯著地量子效應將會嚴重影響計算機性能，計算機科學的進一步發展需要借助新的原理和方法【1】，量子計算為這一問題的解決提供了一個可能的途徑。

根據量子計算原理設計的量子計算機是實現量子計算的最好體現。量子計算機是利用微觀粒子狀態來進行存儲和處理信息的計算工具【2】。其基本原理是通過物理手段制備可操作的量子態，并利用量子態的疊加性、糾纏性和相干性等量子力學的特性進行信息的運算、保存和處理操作，從本質上改變了傳統的計算理念。

量子通信是量子理論與信息理論的交叉學科，是指利用量子的糾纏態實現信息傳遞的通訊方式。量子的糾纏態是指：相互糾纏的兩個粒子無論被分離多遠，一個粒子狀態的變化都會立即使得另一個粒子狀態發生相應變化的現象。量子通信主要包括兩類：用于量子密鑰的傳輸，和用于量子隱形傳態和量子糾纏的分發。與傳統的通信技術相比，量子通信具有容量大，傳輸距離遠和保密性強的特點。

2.量子計算基礎

2.1 量子位

計算機要處理數據，必須把數據表示成計算機能夠識別的形式。與經典計算機不同，量子計算機用量子位來存儲信息，量子位的狀態既可以是0態或1態，也可以是0態和1態的任意線性疊加狀態。一個n位的量子寄存器可以處于 個基態的相干疊加態 中，即可以同時存儲 種狀態。因此，對量子寄存器的一次操作就相當于對經典計算機的 次操作，也就是量子的并行性。

2.2.量子邏輯門

對量子位的態進行變換，可以實現某些邏輯功能。變化所起到的作用相當于邏輯門的作用。因此，提出了“量子邏輯門”【3】的概念，為：在一定時間間隔內，實現邏輯變換的量子裝置。

量子邏輯門在量子計算中是一系列的酉變換，將酉矩陣作為算符的變換被成為酉變換。量子位的態 是希爾伯特空間（Hilbert空間）的單位向量，實現酉變換后希爾伯特空間，在希爾伯特空間內仍為單位向量。【4】

3.量子算法

量子算法的核心就是利用量子計算機的特性加速求解的速度，可以達到經典計算機不可比擬的運算速度和信息處理功能。目前大致五類優于已知傳統算法的量子算法：基于傅里葉變換的量子算法，以Grover為代表的量子搜素算法，模擬量子力學體系性質的量子仿真算法，“相對黑盒”指數加速的量子算法和相位估計量子算法。

3.1基于傅里葉變換的量子算法

Shor于1994年提出大數質因子分解量子算法，而大數質因子分解問題廣泛應用在RSA公開密鑰加密算法之中，該問題至今仍屬于NP難度問題。但是Shor算法可以在量子計算的條件下，在多項式時間內很有效地解決該問題。這對RSA的安全性有著巨大的挑戰。

Shor算法的基本思想是：利用數論相關知識，通過量子并行特點，獲得所有的函數值；再隨機選擇比自變量小且互質的自然數，得到相關函數的疊加態；最后進行量子傅里葉變換得最后結果。構造如下函數：

就目前而言，該算法已經相對成熟，對其進行優化的空間不大。目前研究者的改進工作主要是：通過對同余式函數中與N互質的自然數選擇的限制，提高算法成功的概率。Shor算法及其實現，對量子密碼學和量子通信的發展有著極重要的價值。[7]

3.2以Grover為代表的量子搜素算法

3.2.1 Grover算法

Grover算法屬于基于黑箱的搜索算法，其基本思想為：在考慮含有 個數據庫的搜索問題，其中搜索的解恰好有 個，將數據庫中的每個元素進行量化后，存儲在 個量子位中， 與 滿足關系式 。【8】將搜索問題表示成從0到 的整數 ，其中函數 定義為：如果 是需要搜索的解， ；若不是需要搜索的解，那么 。【12】

具體算法如下：

（1）初始化。應用Oracle算子 ，檢驗搜索元素是否是求解的實際問題中需要搜索的解。

（2）進行Grover迭代。將結果進行阿達馬門（Hadamard門）變換。

（3）結果進行 運算。

（4）結果進行阿達馬門變換。【12】

4. 量子智能計算

自Shor算法和Grover算法提出后，越來越多的研究員投身于量子計算方法的計算處理方面，同時智能計算向來是算法研究的熱門領域，研究表明，二者的結合可以取得很大的突破，即利用量子并行計算可以很好的彌補智能算法中的某些不足。

目前已有的量子智能計算研究主要包括：量子人工神經網絡，量子進化算法，量子退火算法和量子免疫算法等。其中，量子神經網絡算法和量子進化算法已經成為目前學術研究領域的熱點，并且取得了相當不錯的成績，下面將以量子進化算法為例。

量子進化算法是進化算法與量子計算的理論結合的產物，該算法利用量子比特的疊加性和相干性，用量子比特標記染色體，使得一個染色體可以攜帶大數量的信息。同時通過量子門的旋轉角度表示染色體的更新操作，提高計算的全局搜索能力。

目前量子進化算法已經應用于許多領域，例如：工程問題、信息系統、神經網絡優化等。同時，伴隨著量子算法的理論和應用的進一步發展，量子進化算法等量子智能算法有著更大的發展前景和空間。

參考文獻

1.王書浩，龍桂魯.大數據與量子計算

2.張毅，盧凱，高穎慧.量子算法與量子衍生算法

3.Deutsch D，Jozsa R.Rapid solution of problems by quanturm computation[C]//Proc Roy Soc London A，1992，439：553-558

4.吳楠，宋方敏。量子計算與量子計算機

5.蘇曉琴，郭光燦。量子通信與量子計算。量子電子學報，2004，21（6）：706-718

6. White T.Hadoop： The Defintive Guide，California：O’Reilly Media，Inc.2009：12-14

7.王蘊，黃德才，俞攸紅.量子計算及量子算法研究進展.

8.孫吉貴，何雨果.量子搜索算法.軟件學報，2003，14（3）：334-344

9.龍桂魯.量子計算算法介紹

10.解光軍，范海秋，操禮程.一種量子神經計算網絡模型

量子計算的應用范文第4篇

[關鍵詞]量子；特性；意識；應用

中圖分類號：O413.1 文獻標識碼：A 文章編號：1009-914X（2016）25-0298-01

一、量子的基本知識

1、量子

我們在物理學中提到“量子”時，實際上指的是微觀世界的一種行為傾向，也就是可觀測的物理量都在不連續地變化。？比如，我們說一個“光量子”，是因為單個光量子的能量是光能變化的最小單位，光的能量是以單個光量子的能量為單位一份一份地變化的。對于量子的種種特性，連不少科學家都為之迷惑，對于我們普通人來說自然更加高深。今天我就試著走近它，來發現她“幽靈”般的的魅力。

2、量子的特性

量子的奇妙之處首先在于它的奇妙特性――量子疊加和量子糾纏。

量子疊加就是說量子有多個可能狀態的疊加態，只有在被觀測或測量時，才會隨機地呈現出某種確定的狀態，因此，對物質的測量意味著擾動，會改變被測量物質的狀態。好比孫悟空的分身術， 孫悟空可能同時出現在幾個地方，他的各個分身就像是他的疊加態。在日常生活中，我們不可能在不同的地方同時出現，但在量子世界里它卻可以同時出現在多個不同的地方。”

而所謂的量子糾纏，則意味著兩個糾纏在一起的量子就像有心電感應的雙胞胎，不管兩個人的距離有多遠，當哥哥的狀態發生變化時，弟弟的狀態也跟著發生一樣的變化。“如果這兩個光量子呈糾纏態的話，哪怕是千公里量級或者更遠的距離，還是會出現遙遠的點之間的詭異互動，愛因斯坦稱之為“幽靈般的超距作用”。科學家就可以利用這種效應將甲地某一粒子的未知量子態，在乙地的另一粒子上還原出來。量子糾纏的廣泛應用將會改變我們的生活，真正地突破時空的局限，交通、物流也就不再會有時間與空間的阻礙了。我國發射的“墨子號”量子衛星昭示著我國在量子通信領域已處于世界領先的地位。

二、意識是量子力學現象

人們的意識一直都沒有搞清楚，用經典物理學的電學、磁學及力學方法去測量意識是測量不出來的，科學家們現在已經開始認識到了意識是種量子力學的現象，意識的念頭像量子力學的測量。為什么這么說呢？比如我們面前出現了一座房子，這時有兩種可能的狀態：一個沒有任何心思的人會看房非房，他的意識處于自由的狀態，沒看到房子是石頭的還是木頭的，他根本就不動念頭。意識也是這樣，如果你看到這座房子，一下子動念頭了，動念頭實質上就是作了測量。

客觀世界是一系列復雜念頭造成的。有一本非常著名的書叫《皇帝新腦》， 就是研究意識，他認為計算機僅僅是邏輯運算，不會產生直覺，直覺只能是量子系統才能夠產生，意識是種量子力學現象，意識的念頭像量子力學的測量。而人的大腦有直覺，也就是說人的意識不僅存在于大腦之中，也存在于宇宙之中，量子糾纏告訴我們，一定有個地方存在著人的意識。

三、量子技術的應用

科學家認為，量子糾纏是一種 “神奇的力量”，可成為具有超級計算能力的量子計算機和量子保密系統的基礎。實際上，量子糾纏還有很多奇妙的應用，可以在許多領域中突破傳統技術的極限。量子技術已經成為一個新興的、快速發展中的技術領域。這其中，量子通信、量子計算、量子成像、量子生物學是目前的方向。

1、量子通信

量子通信就是通過把量子物理與信息技術相結合，利用量子調控技術，確保信息安全、提高運算速度、提升測量精度。 廣義地說，量子通信是指把量子態從一個地方傳送到另一個地方，它的內容包含量子隱形傳態，量子糾纏交換和量子密鑰分配。狹義地說，實際上只是指量子密鑰分配或者基于量子密鑰分配的密碼通信，解決了以往用微電子技術為基礎的計算機信息技術極易遭遇泄密的問題。

2、量子計算

量子計算是量子物理學向我們展示的又一種強大的能力，源自于對真實物理系統的模擬。模擬多粒子系統的行為時，當需要模擬的粒子數目很多時，一個足夠精確的模擬所需的運算時間則變得相當漫長。而如果用量子系統所構成的量子計算機來模擬量子現象則運算時間可大幅度減少，從此量子計算機的概念誕生。

3、量子成像

量子成像是從利用量子糾纏原理開始發展起來的一種新的成像技術，有一種比較奇妙的現象稱之為“鬼成像”。比如將糾纏的雙光子分別輸入兩個不同的光學系統中，在其中一個系統里放入待成像的物體，通過雙光子關聯測量，在另一個光學系統中能再現物體的空間分布信息。即與經典光學成像只能在同一光路中得到物體的像不同，鬼成像可以在另一條并未放置物體的光路上再現該物體的成像。

4、量子生物學

量子生物學是利用量子力學的概念、原理及方法來研究生命物質和生命過程的學科。薛定諤在《生命是什么》一書中對這一觀點進行了詳盡的闡述，提出遺傳物質是一種有機分子，遺傳性狀以“密碼”形式通過染色體而傳遞等設想。這些設想由脫氧核糖核酸雙螺旋結構模型而得到極大的發展，從而奠定了分子生物學的基礎。分子的相互作用必然涉及其電子的行為，而能夠精確描述電子行為的手段就是量子力學。因此量子生物學是分子生物學深入發展的必然趨勢，是量子力學與分子生物學發展到一定階段之后相互結合的產物。

愛因斯坦相對論指出：相互作用的傳播速度不會大于光速，可是對于分開很遠距離的兩個處于糾纏態中的粒子，當對一個粒子進行測量時，另一個粒子的狀態受到關聯關系已經發生了變化，這種傳輸的理論速度可以遠遠超過光速。這一現象被愛因斯坦稱為“詭異的互動性”。量子糾纏是量子物理學里最稀奇古怪的東西，即使腦洞大開我們還是很難領會它，另外從常識角度來看，量子理論描述的自然界很荒謬，許多解釋還涉及到哲學問題。但另一方面，量子物理學有很廣泛的應用，它的發展可能帶來行業面貌的改變，所涉及的范圍從量子計算機到人工智能，無所不含，這也正是我們深入學習、研究量子物理的動力所在啊！

參考文獻

[1] 薛定諤，生命是什么.

[2] 舒娜，量子糾纏技術與量子通信.

[3] 尼古拉.吉桑著，周榮庭譯，跨越時空的骰子.

[4] 中國科普博覽.

[5] 科普中國.

量子計算的應用范文第5篇

關鍵詞:量子遺傳算法;多目標分配;最優化

中圖分類號:TP18 文獻標識碼:A 文章編號:1674-7712 (2012) 12-0176-01

一、引言

遺傳算法不同于傳統尋優算法的特點在于:遺傳算法在尋優過程中,僅需要得到適應度函數的值作為尋優的依據;同時使用概率性的變換規則,而不是確定性的變換規則;遺傳算法適應度函數的計算相對于尋優過程是獨立的;算法面對的是參數的編碼集合,而并非參數集合本身,通用性強。它尤其適用于處理傳統優化算法難于解決的復雜和非線性問題。[1]

目前,GA已經在很多領域得到成功應用,但隨著問題規模的不斷擴大和搜索空間的更加復雜,GA在求解很多具體問題時往往并不能表現出其優越性。于是,近年來便出現了遺傳算法與其它理論相結合的實踐,其中遺傳算法與量子理論的結合是一個嶄新的、極富前景和創意的嘗試。

量子遺傳算法QGA是量子計算特性與遺傳算法相結合的產物。基于量子比特的疊加性和相干性,在遺傳算法中借鑒量子比特的概念,引入了量子比特染色體。由于量子比特染色體能夠表征疊加態,比傳統GA具有更好的種群多樣性,同時QGA也會具有更好的收斂性,因此在求解優化問題時,QGA在收斂速度、尋優能力方面比GA都將有較大的提高。QGA的出現結合了量子計算和遺傳算法各自的優勢,具有很高的理論價值和發展潛力。

本論文提出用量子遺傳算法處理和解決多目標分配問題,為多目標問題的解決提供一種新的思路。

二、量子遺傳算法

在傳統計算機中,信息存儲是以二進制來表示,不是“0”就是“1”態,但是在量子計算機中,充當信息存儲單元的物質是一個雙態量子系統,稱為量子比特(qubit),量子比特與比特不同之就在于它可以同時處在兩個量子態的疊加態,量子進化算法建立在量子的態矢量表述基礎上,將量子比幾率幅表示應用于染色體的編碼,使得一條染色體可以表示個態的疊加,并利用量子旋轉門更新染色體,從而使個體進達到優化目標的目的。

一個 位的量子位染色體就是一個量子位串,其表示如下:

其中 。在多目標優化中,一個量子染色體代表一個決策向量,在量子態中一個 位的量子染色體可以表達 個態,采用這種編碼方式使得一個染色體可以同時表達多個態的疊加,使得量子進化算法比傳統遺傳算法擁有更好的多樣性特征。

為了實現個體的進化,經典進化算法中通過染色體的交叉、變異操作推進種群的演化,而對量子進化算法而言,量子染色體的調整主要是通過量子旋轉門實現的,算法流程如下:

(1)進化代數初始化: ;

(2)初始化種群 ,生成并評價 ;

(3)保存 中的最優解 ;

(4) ;

(5)由 生成 ;

(6)個體交叉、變異等操作,生成新的 (此步可省評價);

(7)評價 ,得到當前代的最優解 ;

(8)比較 與 得到量子概率門 ,保存最優解于 ;

(9)停機條件 當滿足停機條件時,輸出當前最優個體,算法結束,否則繼續;

(10)以 更新 ,轉到4)。

三、基于量子遺傳算法的多目標分配應用

如今為了滿足市場的需要,很多工廠的生產種類多、生產量大,從而設置了不同的生產車間,根據產品的性質分配生產車間合理與否直接影響工廠的經濟收益,這同樣可采用遺傳算法的目標分配方法進行分配。

模型構建:設工廠有i個生產車間。 為在第i個車間生產第j種產品的收益, 為第j種產品的需求量;如果第j種產品被選中,則 為在第i個車間生產該產品的總收益。由題意知為求解 最大問題。

仿真實例:設有10個生產車間,要生產15種產品,用Matlab程序編程,設定40個粒子,迭代200次,代溝0.9。運行結果如下:

此圖表明經200次迭代后的目標分配方案為:第1種產品由第3個車間生產,以此類推,車間5生產第2種產品,車間8生產第3種產品,……。次方案對應的車間總收益值為2.7030e+003,成功進行了多目標分配問題的解決。

四、結論

基于量子遺傳算法的多目標分配,為多目標分配突破傳統尋優模式找到了一個可行的解決方法。根據這種方法實驗,仿真結果可以看出,基本符合要求,并且能夠在一定的時間內得到最優的分配方案,因此,本文在探索多目標分配問題上找到了一種新的解決思路。

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