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QGA (Quantum Genetic Algorithm). Algoritmo Genético Cuántico para Optimización de funciones.

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QGA (Quantum Genetic Algorithm), Algoritmo Genético Cuántico para optimización de funciones

Grupo: Le Poché

Integrantes

  • ESPINOZA PEÑALOZA, Edgar Alfonso
  • MOSCOSO APAZA, Imanol Brayan
  • PERCA QUISPE, Joel Cristian
  • VALDIVIA QUISPE, Eduardo Felipe
  • VALENCIA ARANA, Gabriel Adriano
  • VILCHEZ MOLINA, Misael Svante

Descripción

El presente proyecto es parte del curso de Análisis y Diseño de Algoritmos de la carrera Ciencia de la Computación. Consiste en desarrollar e implementar un Algoritmo Genético Cuántico para optimizar funciones, es decir, aproximar el máximo o mínimo de una función de variable real.

Marco teórico

Diagrama de flujo de un Algoritmo Genético Cuántico

AGC

Estrategia de la Compuerta de rotación Cuántica (ángulo de rotación)

Compilación y ejecución

Para probar los resultados del algoritmo, el programa principal se encuentra en el archivo main.cpp, para su compilación se requiere de la herramienta GCC Compiler versión 4.x o superior, y se logra mediante la ejecución de la siguiente sentencia:

g++ main.cpp -std=c++14 -o main.exe

Para su ejecución se requiere ejecutar el siguiente comando

./main

Resultados

EDP

Referencias

El presente trabajo está basado en el artículo:

  1. The Improvement of Quantum Genetic Algorithm and Its Application on Function Optimization. Link

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QGA (Quantum Genetic Algorithm). Algoritmo Genético Cuántico para Optimización de funciones.

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