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基于量子遗传算法的量子细胞自动机仿真方法
引用本文:赵晓辉,蔡理,张鹏. 基于量子遗传算法的量子细胞自动机仿真方法[J]. 微纳电子技术, 2011, 48(1): 6-11. DOI: 10.3969/j.issn.1671-4776.2011.01.002
作者姓名:赵晓辉  蔡理  张鹏
作者单位:1. 空军工程大学理学院,西安,710051
2. 空军工程大学工程学院,西安,710038
基金项目:国家高技术研究发展计划项目
摘    要:利用遗传算法对基于半经典模型的量子细胞自动机进行仿真时,通常会遇到多个极值,容易陷入局部最优。为将量子遗传算法用于量子细胞自动机仿真,对量子遗传算法进行改进,将二进制量子位改为多进制量子位,重新设计了量子旋转门的调整策略,并给出了具体实现步骤。通过对测试函数寻优和量子细胞自动机电路的仿真,结果表明,改进后的量子遗传算法平均误差低,不易陷入局部极值,收敛速度较快,适用于量子细胞自动机仿真。

关 键 词:量子遗传算法(QGA)  量子细胞自动机(QCA)  比特编码  多进制量子位  量子旋转门

Simulation of Quantum Cellular Automatas Based on Quantum Genetic Algorithm
Zhao Xiaohui,Cai Li,Zhang Peng. Simulation of Quantum Cellular Automatas Based on Quantum Genetic Algorithm[J]. Micronanoelectronic Technology, 2011, 48(1): 6-11. DOI: 10.3969/j.issn.1671-4776.2011.01.002
Authors:Zhao Xiaohui  Cai Li  Zhang Peng
Affiliation:Zhao Xiaohui1,Cai Li1,Zhang Peng2 (1.The Sciences Institute,AFEU,Xi' an 710051,China,2.The Engineering Institute,Xi' an 710038,China)
Abstract:Using genetic algorithm(GA),there are usually many extremes in the simulation of quantum cellular automatas(QCA)based on the semi-classical model and therefore it is apt to falling into local optimization.An improved quantum genetic algorithm(QGA)to displace original binary quantum bits with multistate quantum bits was proposed to use in the QCA simulation.The adjustment strategy of the quantum revolving gate was redesigned and the concrete steps to apply the improved method into the QCA simulation were als...
Keywords:quantum genetic algorithm(QGA)  quantum cellular automata(QCA)  bit co-ding  multistate quantum bit  quantum revolving gate  
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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