基本信息

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文档摘要

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探索混合更新策略赋能量子遗传算法的优化路径与应用拓展

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，随着数据量的爆炸式增长和计算需求的日益复杂，优化算法在各个领域的重要性愈发凸显。从工程设计中的参数优化，到金融领域的投资组合优化，再到机器学习中的模型参数调优，优化算法都扮演着关键角色，它们致力于在复杂的解空间中寻找最优解或近似最优解，以实现资源的高效利用、成本的降低和性能的提升。

量子遗传算法（QuantumGeneticAlgorithm，QGA）作为一种新兴的优化算法，近年来受到了广泛的关注和研究。它巧妙地融合了量子计算的独特优势与遗传算法的进化思想，为解决复杂优化问题开辟了新的