文章目录

1 智能优化算法当前面临的挑战

2 选择量子力学

3 隐含并行性

4 基于量子比特的智能优化算法

5 量子退火算法与优化问题的量子可描述性

6 量子动力学理论

7 智能优化算法的核心操作

7.1 Kennedy对粒子群算法基本框架的探索

7.2 智能优化算法的基本迭代过程

8 结束语

文章摘要:近年来,量子科技的发展突飞猛进,成为继云计算、大数据、人工智能、区块链技术之后的又一种新兴战略性技术,其中量子理论在智能优化领域的应用被证明是较为成功和富有前景的。该文从量子力学的视角综述了当前智能优化算法的研究进展。将量子力学在智能优化算法中的应用分成了两个方面:1)将量子理论中的量子比特、量子门等概念应用于构造智能优化算法的相关研究,这些工作通过在智能优化算法中实现量子特性从而获得算法性能的提升;2)利用薛定谔方程、波函数、叠加态等概念对智能优化算法进行建模,建立了智能优化算法的量子化描述方式,为利用量子力学对智能优化算法进行分析和研究提供了新的范式。量子理论在优化算法中的应用现状表明:建立在薛定谔方程上的智能优化算法理论具有完备的数学理论框架,并能导出优化算法的核心迭代操作,有望为优化算法建立统一数学物理模型。

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