5、基于量子遗传计算的混合元启发式图像分割算法

基于量子遗传计算的混合元启发式图像分割算法

1. 引言

量子计算（QC）是一门新兴的跨学科科学，在过去十年中引发了大量研究。它基于量子力学原理，如量子比特表示和状态叠加，能够同时处理大量状态，为优化问题带来了新的理念。

元启发式算法已成为优化领域研究人员的主要关注点，它解决了许多实际和学术优化问题，且效果优于经典方法。不过，单一元启发式算法存在一定局限性，而将这些概念巧妙结合，尤其是在处理大规模问题时，能带来更令人满意的效果。元启发式算法与数学规划、机器学习和量子计算的结合，产生了强大的搜索算法，即“混合元启发式算法”，可有效解决连续/离散优化、单目标/多目标优化、不确定条件下的优化、组合优化和分类等复杂问题。

本文提出了一种将遗传算法这一元启发式算法与量子计算概念相结合的方法，用于解决图像处理中的图像分割问题。其创新点有二：一是将量子计算的强大原理与复杂系统细胞自动机（CA）相结合，用于边缘检测，此前在图像处理领域，尚未有将CA和量子遗传算法（QGA）结合解决边缘检测问题的研究；二是使用QGA作为搜索策略，在大量转换规则中找到能实现所需功能的规则子集，有效解决了这一难题。

2. 相关工作

此前已有许多关于量子算法的研究。例如，有学者提出了首个用于数字因式分解的量子算法，还有人用量子算法解决数据库随机搜索问题。在20世纪90年代初，量子计算与进化计算的结合在处理复杂问题时展现出了高效性。

QGA在解决大规模优化问题方面表现出色，能更好地平衡探索和开发，只需少量个体就能在短时间内找到良好解决方案。它还具有种群规模小、收敛速度快、全局优化能力强和鲁棒性好等特点。QGA已被用于解决组合问题、函数优化和生物信息学中的蛋白质序