前者的贡献在于将量子多宇宙的概念引入遗传算法，利用多个宇宙的并行搜索，增大搜索范围，利用宇宙之间的联合交叉，实现信息的交流，从而整体上提高了算法的搜索效率。但算法中的多宇宙是通过分别产生多个种群获得的，并没有利用量子态，因而仍属于常规遗传算法。后者将量子的态矢量表达引入遗传编码，利用量子旋转门实现染色体的演化，实现了比常规遗传算法更好的效果。但该算法主要用来解决0-1背包问题。编码方案和量子旋转门的演化策略不具有通用性，尤其是由于所有个体都朝一个目标演化，如果没有交叉操作，极有可能陷入局部最优。

量子遗传算法对标准函数的优化，在matlab下的源程序

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量子遗传算法在TSP中的应用.docx

在分析需求动态变化的基础上, 根据需求信息的提出顺序, 将动态配送问题转换成不同时刻的静态车辆调
度问题, 建立基于时间轴的动态车辆调度模型; 利用量子理论改进遗传算法, 设计量子遗传算法; 针对动态车辆调度
问题实时性强的特点, 设计“初始优化阶段+实时优化阶段”的两阶段求解策略, 通过信息更新插入动态需求客户,并
对已产生的计划路径进行局部优化调整. 通过仿真计算, 验证了模型和算法的有效性.

提出一种基于量子遗传算法的多任务联盟并行生成算法，运用量子编码映射的方式将任务分配与资源组合合并为一个过程，使多任务联盟问题的复杂性得到降低。实验表明，该算法在面向多任务的领域中可以快速、有效地并行形成多个任务求解联盟；与遗传算法和蚁群算法的对比实验表明，该算法是正确、有效、可行的，在运行时间和解的性能上都优于前两种算法。

量子遗传优化算法，matlab2021a测试。

MATLAB算法源码合集，多种算法，LNS_VRPTW、量子遗传、路径规划、禁忌搜索、粒子群、领域搜索等

将量子多宇宙的概念引入遗传算法，利用多个宇宙的并行搜索，增大搜索范围，利用宇宙之间的联合交叉，实现信息的交流，从而整体上提高了算法的搜索效率。

评述量子计算的历史、研究现状以及进一步发展的方向。着重论述量子算法的机理，对已知量子算法特征进行总结分析；归纳量子计算与经典智能计算的结合模式，比较其与传统智能计算的异同。在总结量子计算存在问题的基础上，探讨了今后的研究方向。