論文の概要: A Gate-Based Quantum Genetic Algorithm for Real-Valued Global Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.05254v1
- Date: Fri, 07 Nov 2025 14:14:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-10 21:00:44.782637
- Title: A Gate-Based Quantum Genetic Algorithm for Real-Valued Global Optimization
- Title（参考訳）: 実数値大域最適化のためのゲートベース量子遺伝的アルゴリズム
- Authors: Leandro C. Souza, Laurent E. Dardenne, Renato Portugal,
- Abstract要約: 実数値大域最適化のためのゲートベース量子遺伝的アルゴリズム(QGA)を提案する。
個人は、測定結果を実数値ベクトルに復号する量子回路で表される。
重ね合わせと絡み合わせは、進化的量子アルゴリズムの探索力学を強化することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose a gate-based Quantum Genetic Algorithm (QGA) for real-valued global optimization. In this model, individuals are represented by quantum circuits whose measurement outcomes are decoded into real-valued vectors through binary discretization. Evolutionary operators act directly on circuit structures, allowing mutation and crossover to explore the space of gate-based encodings. Both fixed-depth and variable-depth variants are introduced, enabling either uniform circuit complexity or adaptive structural evolution. Fitness is evaluated through quantum sampling, using the mean decoded output of measurement outcomes as the argument of the objective function. To isolate the impact of quantum resources, we compare gate sets with and without the Hadamard gate, showing that superposition consistently improves convergence and robustness across benchmark functions such as the Rastrigin function. Furthermore, we demonstrate that introducing pairwise inter-individual entanglement in the population accelerates early convergence, revealing that quantum correlations among individuals provide an additional optimization advantage. Together, these results show that both superposition and entanglement enhance the search dynamics of evolutionary quantum algorithms, establishing gate-based QGAs as a promising framework for quantum-enhanced global optimization.
- Abstract（参考訳）: 実数値大域最適化のためのゲートベース量子遺伝的アルゴリズム(QGA)を提案する。
このモデルでは、個人は量子回路で表現され、測定結果は二値離散化によって実数値ベクトルに復号される。
進化的作用素は直接回路構造に作用し、突然変異と交叉によってゲートベースのエンコーディングの空間を探索することができる。
固定深度と可変深度の両方が導入され、均一な回路複雑性または適応的な構造進化が可能である。
実測結果の平均デコードアウトプットを目的関数の引数として用いて、量子サンプリングにより適合性を評価する。
量子資源の影響を分離するために、ゲート集合とアダマールゲートとを比較して、重ね合わせはラストリギン関数のようなベンチマーク関数間の収束と堅牢性を一貫して改善することを示した。
さらに, 個体間の相互絡み合いが早期収束を促進することを示し, 個人間の量子相関がさらなる最適化の優位性をもたらすことを示した。
これらの結果から,畳み込みと絡み合いが進化的量子アルゴリズムの探索力学を強化し,量子化グローバル最適化のための有望なフレームワークとしてゲートベースのQGAを確立した。
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