https://github.com/cheems-dev/quantum-inspired-evolutionary-algorithm
Proyecto final del curso de A.D.A
https://github.com/cheems-dev/quantum-inspired-evolutionary-algorithm
cpp docker vscode
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Proyecto final del curso de A.D.A
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/cheems-dev/quantum-inspired-evolutionary-algorithm
- Owner: cheems-dev
- Created: 2021-05-31T21:06:58.000Z (almost 5 years ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2021-08-09T22:44:22.000Z (over 4 years ago)
- Last Synced: 2025-02-02T01:27:43.233Z (about 1 year ago)
- Topics: cpp, docker, vscode
- Language: C++
- Homepage:
- Size: 713 KB
- Stars: 0
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: Readme.md
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README
# Quantum-Inspired Evolutionary Algorithm

Para demostrar la efectividad usaremos el **_problema de la mochila_** el cual es conocido como un problema de optimizacion combinatoria.
El algoritmo **_QEA_**
- Tiene una buena performance
- Incluso en pequeñas poblaciones
- Con una rápida convergencia comparado con la forma convencional de algoritmos genéticos
## Resumen
1. Se basa en los principios de la computación cuántica
- Bit cuántico
- Estado de superposición
2. Representación del individuo
3. Función de evaluación ("fitness")
4. Poblaciones dinámicas
5. Tomamos como referencia el mejor individuo de la población para el crossover
6. Demostramos que el Qubit optimiza enormemente el AG.
Usa
1. Q-bit **_"la unidad de información mas pequeña"_**
Para:
- a = b = 1/sqrt(2)
- Representación probabilística
- Individual Q-bit como una cadena de Q-bits
2. Q*uantum-gate*
- Operador de variación para manejar individuos hacia la mejor solución.
## Pruebas

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