往期內容：
智能優化演算法（一）：海鷗演算法原理及Matlab代碼
智能優化演算法（二）：海鷗演算法之改進篇
智能優化演算法（三）：基于量子的鴿群優化演算法
智能優化演算法（四）：基于Powell優化的鴿群優化演算法
智能優化演算法（五）：天牛須搜索演算法
九章量子計算機——智能優化演算法
- 前言
- 一、“九章”量子計算機為什么這么強？
- 二、“九章”與智能優化演算法的共同點
- 1.表示(representation)
- 2.具體操作
- 總結
前言
2020年12月4日，中國的量子計算機原型機——九章量子計算機問世，九章量子計算機實作了76個量子位元的糾纏態，計算速度是現在世界上最快超級計算機的100萬億倍！這一期，我將跟隨九章量子計算機的熱潮，講述一下九章量子計算機為什么這么快，以及在智能優化演算法中我們是否可以采用九章計算機的量子糾纏態！
一、“九章”量子計算機為什么這么強？
為什么九章計算機這么強大？首先，大家要清楚的知道計算機的計算都是通過0，1對目標進行表示計算，非0即1，但是量子計算機并不是這樣，其運算程序表現為：又0又1，即0，1可以同時存在，量子計算機是通過量子糾纏并利用量子力學的疊加態原理進行計算，
舉個例子：一個2個量子糾纏的量子位元可以表示為(0,0)、(0,1)、(1,0)、(1,1)四個狀態的疊加，一個3個量子糾纏的量子位元可以表示為(0,0,0)、(0,0,1)、(0,1,0)、(0,1,1)、(1,0,0)、(1,0,1)、(1,1,0)、(1,1,1)這8個量子疊加狀態；而九章計算機原型機的量子糾纏個數達到了76位，即
2
76
2^{76}
276個量子疊加狀態，這就意味著，傳統的超級計算機需要
2
76
2^{76}
276個0與1的電子位元才能表示的目標，而九章量子計算機只需要一個！
二、“九章”與智能優化演算法的共同點
1.表示(representation)
同九章量子計算機一樣，群智能優化演算法中也存在著一個個的“表示”——個體資訊，比如，粒子群演算法中單個粒子在 t t t次迭代中的表示為 x j t x_j^t xjt?，若有50個population size，則只能表示50個位置資訊，若是，可以將位置資訊利用量子力學中的量子疊加態進行重新表示(representation)，則意味著50個種群個體可以表示 2 5 0 2^50 250個位置資訊！！但是，群體智能優化演算法往往用不到如此龐大的資訊，因此，我們可以適當減少種群個體的數量為6，在降低演算法復雜度的同時，不僅不會降低演算法的性能，反而因為量子疊加表示 2 6 = 64 > 50 2^6=64>50 26=64>50，還會對演算法的性能有一定的提升，這個提升不僅表現在演算法的搜索時間大大減少，也體現在演算法的精度方面！
2.具體操作
關于，量子在群智能優化演算法中的應用，在之前的文章中已經進行了展示，對此感興趣的同學可以自行瀏覽，
智能優化演算法（三）：基于量子的鴿群優化演算法
總結
九章量子計算機的熱潮勢必會帶動一系列相關科研的發展，相關方向的投稿也會讓審稿人眼前一亮，希望大家抓緊時間沖沖沖！
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