提出了一种基于实数编码和目标函数梯度信息的量子遗传算法．该方法用量子比特构成染色体，用实数对量子比特进行编码，用量子旋转门进行染色体更新，用量子非门进行染色体变异．对旋转门的旋转角方向的选择，给出了简易快捷的方法；对旋转角大小的选择，结合了目标函数的梯度信息．该方法将每一量子位看作上下两个并列的基因，每条染色体包含两条并列的基因链，每条基因链代表一个优化解．在染色体数目相同时，可使搜索空间加

采用遗传算法搜索最优路径代码

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采用动态可变长编码的方法，以栅格表示环境。针对遗传算法大型障碍物难的问题，采用follow wall行为，较好地解决了基于遗传算法的快速路径规划和大型障碍物避障问题。该算法适应任何形状的障碍物，适用于静态和动态环境中。计算机仿真表明，该算法是一种正确和高效的路径规划方法。

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针对量子遗传算法在多维复杂函数优化中迭代次数多,易陷入局部极值等缺点，提出新的量子遗传算法。

基于量子位的混沌特性和相干特性，提出了实数编码混沌量子遗传算法，具有收敛速度快、稳定性好、寻优能力强等优点。

MATLAB是一种开放式软件!经过一定的程序可以将开 发的优秀的应用程序集加入到MATLAB工具的行列。遗传算法工具箱的函数及其功能，而对怎样用工具箱函数来解决实际问题鲜有涉及本文将对遗传算法工具箱函数进行说明介绍。