1.量子模拟退火是一种基于量子计算的优化算法,旨在解决复杂的组合优化问题。其灵感来源于固体物理中的退火过程,通过模拟退火过程中的随机性来寻找问题的最优解。 2.量子模拟退火的基本步骤包括初始化、内循环和外循环。在内循环中,算法通过随机抽样的方法生成一个新的解,并与当前解进行比较,根据比较结果更新解的质量。在外循环中,算法
量子模拟退火算法是一种基于量子特性的量子计算机算法,脱胎于经典计算机上的模拟退火算法。实际上,模拟退火算法的步骤和思路,与金属的退火确实有着异曲同工的妙处。将金属加温到某个高于再结晶温度的一点并维持此温度一段时间,再将其缓慢冷却。 量子退火算法是一种基于量子计算的优化算法,它可以在复杂的优化问题中找到...
“退火”是物理学术语，指对物体加温再冷却的过程。模拟退火算法来源于晶体冷却的过程，如果固体不处于最...
量子退火(Quantum Annealing)是一种基于量子力学原理的优化算法,可以用来解决组合优化问题。它利用量子比特的叠加态和量子随机漫步的特性,在量子力学的框架下进行全局搜索。量子退火通过调整量子比特之间的耦合关系和外部磁场的作用,来模拟量子系统的退火过程。量子退火算法的关键是找到一个合适的哈密顿量,使得系统在退火过...
一、模拟退火算法概述模拟退火算法(Simulated Annealing,简称SA)的思想最早是由Metropolis等提出的。其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般的组合优化问题之间的 ... 数学建模——模拟退火算法(Simulated Annealing,SA) ,开物量子开发者社区
也表明量子模拟退火算法收敛速度快 , 求解精度高 . ) ( 量子进化算法是以量子计算的理论为基础 , 采 用染色体的量子位表示形式 , 用量子门更新染色体 来完成进 化 搜索 . 目 前 的 研究趋势 是 将量子进 化 算 法与传统的智能算法结合 , 研究成果主要有 : 量子 遗传 算 法 [1-2 ] 、量 子 蚁 群...
基于模拟退火的量子进化算法
量子遗传算法(quantumgeneticalgorithm,qga)善于跳出局部最优从而获取全局最优解,但运行时间较长,而模拟退火算法(simulated-annealingalgorithm,saa)善于局部搜索,搜索时间较短,在求解准确性和运行时效上,两者可以相互弥补,但两种算法极易受到参数的影响,对参数的质量要求较高,前期的试错成本较高。
本发明公开了一种面向线性最近邻量子计算架构的量子寄存器分配方法,其属于量子计算和量子信息技术领域。量子寄存器分配方法使用组合优化领域中的重要数学模型‑二次分配问题模型表示量子寄存器分配问题,并使用模拟退火方法求解该问题,其包含三个组成部分:量子电路解析方法,基于重退火技术的模拟退火方法以及爬山搜索法。相应地...
量子原胞A动机遗传模拟退火算法改进研究