首先比较了带量子门更新和群体灾变的量子算法(QA ) 以及加入对量子位的交叉和变异操作的量子遗传算
法(Q GA ) ; 然后结合量子搜索和传统遗传搜索提出了混合量子遗传算法的框架, 并给出了基于二进制编码的混合量
子遗传算法(BQ GA ) 和基于实数编码的混合量子遗传算法(RQ GA ). 基于典型问题的数值仿真和比较表明,
RQ GA 的性能明显优于其他算法, 对参数和初值具有较好的鲁棒性.