37、并行改进的四价量子启发引力搜索算法在无线传感器网络优化设计中的应用

并行改进的四价量子启发引力搜索算法在无线传感器网络优化设计中的应用

四价量子启发引力搜索算法（QQIGSA）概述

量子启发进化算法（QIEAs）是将量子计算与进化算法相结合的算法，近年来受到研究者的广泛关注。其中，二进制量子启发引力搜索算法（BQIGSA）在解决二进制优化问题方面表现出色。而四价量子启发引力搜索算法（QQIGSA）则是在此基础上发展而来，用于解决四价问题。

在量子计算中，量子比特（Q-bit）是最小的单位。在二进制QIEAs中，每个Q-bit可以处于“0”、“1”或两者的叠加态。在QQIGSA中，每个Q-bit同样是一个对((a, b))，可以处于“0”、“1”、“2”、“3”或它们的组合态，(\vert a \vert^2)和(\vert b \vert^2)分别表示Q-bit处于各个状态的概率。

每个对象由包含(n)个Q-bit的向量表示：
[
q_i(t) = [q_1^i(t), q_2^i(t), \cdots, q_n^i(t)] =
\begin{bmatrix}
a_1^i(t) & b_1^i(t) \
a_2^i(t) & b_2^i(t) \
\vdots & \vdots \
a_n^i(t) & b_n^i(t)
\end{bmatrix},
i = 1, 2, \cdots, NP
]
其中，(NP)是种群大小，(n)是搜索空间的维度。每个Q-bit (q_d^i(t) =
\begin{bmatrix}
a_d^i(t) \
b_d^i(t)
\end{b