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摘要：针对传统效能评估方法无法及时获取评估结果的问题，提出一种混合双链量子遗传算法的在线评估方法。所提算法在量子门更新中采用了一种新的旋转角变化方式，根据目标函数的梯度变化和迭代次数自适应调整角度大小，同时引入量子全干扰交叉和精英个体保留策略，提高了算法的全局搜索能力和收敛速度。仿真结果表明，与其他算法相比，所提算法在不同优化问题的标准测试函数中，性能表现的更好。在干扰评估方面，优化后的模型其准确率提升约4.5%，且评估结果与传统效能评估结果一致。
文章目录
0 引言
1评估模型
1.1 评估数据集的获取
1.2 基于随机森林的评估方法
2 评估优化算法
2.1 量子比特编码
2.2 改进量子旋转门
2.3 量子变异及交叉
2.4 精英个体保留策略
3 仿真分析
3.1 指标参量分析
3.2 算法性能分析
3.3 评估结果与分析
4 结束语
