你会不会，在早上醒来，被第一缕阳光照射到的时候，抬起自己的手，眼睁睁看着，然后问自己，这为什么是我的手？又会不会，走在路上，在熙熙攘攘的人群中突然不知何去何从觉得这群人很怪异？又或者，会不会，好奇这个世界究竟为什么存在？你与他人究竟又有什么联系？我好奇这些问题，以至于在每一次开课讲量子力学时，我都会这样问学生们，也这样问自己。
我很郁闷，关于强迫症，刚刚洗手的时候我发现水有点脏，这让我很难受，我总是思考类似问题：这水是脏的，那会有多少细菌？又会有百分之多少沾到我手上？这些细菌都来自于哪里？有没有我讨厌的人的？类似这种问题每天要占据我大部分时间以至于影响我正常生活，对，我没办法控制自己。
今天阳光蛮好的，开课与学生互动的很顺利，北方金黄的九月让人陶醉。
下课了，我在收拾东西，这时候周老师过来了，她是这栋的教学楼管理员，她过来，拉住我的手，说“你还不知道么”，
她面露难色，说“你要挺住啊”，这时候，学生们开始骚动，他们貌似听到什么消息，突然向教室外面跑去，我不知道怎么了，直觉告诉我我与这件事有关，脑袋嗡的一下随人流也出去了，跌跌撞撞地被他们带到教学楼前面，在空地上已经围了一群人，但他们看到我就默默让出一条路，我慢慢走过去，耳朵边一直是周老师的“你要挺住”，反反复复，“你要挺住”，然而在我看了一眼究竟发生了什么的时候，眼前一黑，什么都不知道了。
当我再醒来的时候，是在医院里，医院的墙白的太狰狞，让我害怕，我努力思考，怎么来的这里，想的起来最后的课堂，记起了下课，然后，一股剧烈的疼痛感涌入心脏，悲伤的让我喘不过气，是林莫，我好像嚎啕大哭了，但我不清楚，记得头很晕，然后看到有人进来了，穿着白色衣服的医生护士，跑过来，按住我，他们带着口罩，把我按在床上，我大声呼喊告诉他们，“让我离开！我男友被人杀死了！你们让我走求求你们”，但他们好像听不到，任凭这世界在我眼前模糊，变得糜白，继而粉红，然后漆黑……
再次醒来，我看到了父母，还有王欣，王欣说“你状态太不稳定了我害怕就告诉你家里了”
我看到父母愁苦的脸，觉的对不起他们，我张口，但好像说不出话，然后我听到自己哭了，隐忍、啜泣、疼痛、眩晕……
我男友是被人杀死的，我确信，我要找出凶手。

在医院大概住了一个月，期间林莫的妈妈来看过我，见到我的时候，她说了句“孩子”，然后就抱着我的头，同样的隐忍、啜泣，身体的发抖……她还说，葬礼顺利，说林莫的东西全都烧掉了，说你放过自己吧孩子……这世界貌似没有任何事物与我有关，我看到外面懂懂白色的楼房，我在思考它们为什么矗立在那里，量子么，那它们也可以矗立在北京、在上海、在英国、美国加拿大等等，林莫喜欢说这个例子，他说“蒋欣啊，即使我们人不在一起，可是我们有概率纠缠在一起啊”那时候我们刚成为男女朋友，异地，他总这样说……
可现在你在哪里？我们还有共同的波函数让我们彼此纠缠么？我还，有办法再见你么？
王欣接我出院的那天，因为机场工作耽误了，回去的路上天黑了，她问饿么，我听到了，但说不出话，我就摇摇头，额头靠在车窗上，偶尔的振动让我很舒服，王欣说，机场最近发生很多事，前几天一个台湾商人……她开始絮絮叨叨说她遇到的事，像小时候一样，我知道她是为了让我多交流，可我都听不进去了。他们告诉我林莫是自杀的，从11楼跳下，我忘记自己是怎样辨认出那具血肉模糊的肉体是来自我的恋人，来自林莫，可林莫为什么自杀？他没有任何先兆，没有情绪不稳定，甚至我们都在打算结婚，他为什么要自杀？而警方给的结果是，现场勘察不到任何他杀证据，他是自杀。
”没有监控么？一号教学楼是有监控的，警察没有调监控么？“我问王欣
“我们都去问了，说那天的监控只看到林莫去11楼 了，他跳下去的窗户在监控死角，看不到，而且吧，我说了你别难受，你应该面对这些”
“而且吧，他当时跳的那个窗口，上面的纱窗是被卸下来的，没有打斗或是认为被逼迫痕迹，他自愿这么做，他死了”
他死了，这三个字让我的眼睛又模糊了，我已经不知道哭是什么概念，眼泪都干了，好像浑身只会抽搐，一滴眼泪都流不出，我开始浑身发抖，难过的只有弱弱的哀嚎，在嗓子里哽咽，这哽咽陪伴着我，度过了人间地狱般的一个月，我在心里跟自己、跟林莫说，“我要查出凶手，然后带着他见你”。
到家了，房间仿佛多年没人住了，我才感受的到我还活着，而我活着，林莫却死了，这不公平，我一个人在这里活着……
“你自己行么？我留下来陪你吧”
王欣有孩子老公，这段时间够麻烦她的了，我说你回去吧， 我听到了自己的声音，好陌生，而我真切的感应就是，我所在的这具躯体居然还活着，活着。
“你放心回去吧我没关系”
她把屋子帮我简单收拾下，说，你真没事？
我说嗯，“你放心回去”
她点点头，说明早我再过来，然后离开了
这屋子又安静了，外面车水马龙的世界，突然让我觉得，好美好美……
之前他在美国的时候，跟我说过关于论文作者次序问题跟别人起过争执，不过最后也都很好地解决了，此外，在我们认识的这十几年里，我从未见他与任何人结仇，也不可能有仇人恨他到要杀了他的地步，他的父母也是安分守己，对我也很好很好，实在是，我想不明白。
想不明白，头就很疼，太阳穴要炸了一样的疼，我直接窝在沙发里，想睡过去，好喜欢将要睡着的这种感觉，掌控你的身体，舒服、惬意，久违的感觉，以前林莫就会坐在沙发上，抱着我，让我慢慢睡去，不行了，我不能再继续思考这些问题，我要睡去，我要逃避。

阳光，鸣笛，敲门声，把我弄醒了
是王欣来了，开了门看到她和她丈夫赵大凯，大凯刚从俄罗斯回来不久，王欣说“你要再晚三秒钟开门，我们就准备报警砸门了”
“谁知道你是睡觉啊真怕你自己出什么事”大凯一直都是这么说话，说着他们换鞋进屋手里拎着东西。
我问孩子在奶奶家啊你们俩都过来了，听我问的他俩先是愣了一下，然后大凯点头说是是，扔给她奶奶了。
我问大凯说你回来多久了，身体怎么样了——他这次回国能久住就是因为身体不好——还不到四十岁，也是糟心，人感觉也老了。
大凯怎么回答的我真不记得了，但我确信他回答了。
现在我努力记录这些发生的情节，就是以防有一天我忘记了什么，可以回头来看看，我真的是觉得我的记忆力在衰退。
跟他们夫妻吃了早饭，他们也尽力说些好玩的事来帮我分散情绪，有这两个朋友，真的，在这么远离家的城市，好暖心，我说“我有个决定”
王欣正在喝一口粥，听到我说的，着急忙慌咽下去一个劲点头“嗯嗯，你说你说什么决定”大凯也把胳膊盘起来，认真听我说
我说“我想，把凶手找出来，给林莫报仇”
说完了，他们都静止了一样，不说话，只是眼睛在动
我说“怎么了？林莫不可能自杀？你们又不是不知道他有多阳光他不会自杀，肯定有什么事情被隐瞒”
他说人家警方都调查了，确实是自杀，没有任何他杀证据和迹象，而且周围人的关系也都调查了，大凯说你应该放下了，王欣也说让我面对事实，说这就是他的命，他们一人一句，他们都信了林莫是自杀，我好痛苦，我们最好的朋友也相信他是自杀，我委屈的又开始浑身难受、抽搐，依旧没有眼泪，我听到自己的嘤嘤哭泣，我在抖，好希望有人抱抱我，王欣紧紧抓着我肩膀，拍着我的背，他们越是不相信我越是要证明，我的林莫不是自杀，我要证明！

他们都有工作要忙，没陪我多久，临走的时候我情绪已经恢复差不多了，几本最近就是这样，突然失控、痛苦、抽搐然后再恢复正常。
出门前，王欣回头说“蒋欣啊，要是这么想能让你好受一些，那你就去试试吧，但有什么事情一定及时跟我们联系”
我看着空空的屋子，看着窗外的马路，我觉得，我应该分秒必争不能浪费时间不能让凶手逍遥法外。

我脑子依旧有点乱，好像我一准备思考，脑子里就好像有一堆棉花或是泡沫，阻止我脑神经之间的联系，强迫我停止思考，但我必须思考，我要从林莫的角度林莫的一切去整理，去发现问题。

林莫，三个月前回国，之前一直在美国某高校做博士后工作，方向是等离子体中的原子分子过程，同时也做量子通信方面的研究，他在美国的大部分工作的事情我不是很了解，时差加异地让我们每一次的聊天都显得弥足珍贵，来不及谈与我们未来、与思念无关的其他事，其余时间基本就是邮件联系，可是彼此忙的时候，邮件也没办法经常写了。我将所有邮件找出来，按时间顺序来寻找他可能出问题的地方，可是一封封，除了简单谈到工作，就是关于彼此未来工作的规划及结婚的事情，看的我心情又开始难受，我按着自己的心脏告诉自己，你要挺住，林莫不能死的不明不白！终于，翻到了去年11月份的一封邮件，里面提到他与同组的一个女研究员关于论文的事情有争执，他说当初是这个女研究员siaa找到他要他帮忙做一些数据计算和分析，并告诉他会将林莫的名字加进文章，这个内容跟林莫工作方向很接近，林莫自己写了一个程序帮她做完了所有计算，但这过程中他发现了可以统一计算等离子体量子过程的算法，林莫准备针对这个算法发一篇文章，但这时候siaa不同意，说这个算法应该也有她的工作成分，要求林莫将自己也加进去，但林莫说这个siaa在整个过程中没有做任何工作，他觉得这有点过分，他独立发现的结论不想让一个没有做任何工作的人来一起分享，siaa说如果不加入她的名字，那之前承诺文章中加入林莫的名字自己也不会遵守，林莫在她的文章中基本做了所有的工作，这种要求是有点过分，林莫也为这件事纠结了几天，不过到最后他告诉我，siaa加了他的名字而且也没有提其他无理要求了，这过程我没有看出有什么值得siaa对林莫动手的地方，我又登录了林莫的电子邮件，将里面的所有邮件也看了一遍，依然没有找到任何有用的信息，我好难过，觉得自己好无用，林莫林莫，我该怎么做怎么办，接下来我还能做什么。
天又黑了，我胃好难受，以前考研的时候胃就经常难受，林莫说再忙你也要好好吃饭，就好像他正在对我说一样，我去厨房，围上围裙开始给自己做饭，林莫爱吃肉末茄子，那我就做肉末茄子吧，可是打开冰箱，发现除了一些酸奶和面包什么都没有，奶和面包的生产日期都是最近两天，我知道了这是王欣买的了，她可能觉得我也不会做饭就没有买菜，我在心里想，就是为了不辜负朋友的关心，我也要好好活着。

今天约了侦办林莫案子的刑警，也姓林，以下就称林队吧，之前王欣给我电话我打了一次没接通，就直接加了微信，留言说方便可以出来喝杯咖啡也想了解些情况，毕竟男友出事后我一直在医院很多细节不是很了解，林队回复是也想了解一些死者信息，因为之前考虑到我的状况也一直没有找我，时间约在今天中午，地点是刑警队附近的咖啡店，我早了半小时到得，坐在靠窗户的位置看外面车水马龙在思考，今天，今天会有什么进展？我好羞愧，因为像一只没有头绪的苍蝇让我对这条路充满恐惧，恐惧，继而是悲愤，继而是愤怒，对自己的愤怒，对林莫的愤怒，甚至对这个社会的愤怒，我该何去何从。。。
店门开了，进来一个中年男子和一位女士，像找人的样子同时掏出手机，我觉得应该就是他们了，就直接站起来招手，他们看到了就直接走过来，中年男子：
“嗯对，林队你好”说着我就伸出手
“哦不，这是林队”他指了指身后女士
没想到林队是个女生，年纪看起来也不大，礼貌握了握手就坐下了，
林队随便给他们两人点了东西，就问我是否可以开始，我说可以，同时中年男子开始做笔录，关于惯例的提问我不再赘述，只提一下我准备的问题，我直截了当对林队说“我男友不可能自杀，我们认识这么久而且周围很多朋友也不相信他会做这种极端的事情，你们，你们是不是有什么细节没有调查到”
林队显然对这提问感到有点不适应，她说你要相信我们的专业能力，她说现场真的没有任何他杀迹象而且林莫在有监控的地方情绪都表现正常，她说只是从电梯出来有点不同。
终于！终于有有用的信息！我紧张的伸出手抓住林队的胳膊，“什么叫从电梯出来有点不同？电梯里发生了什么”
林队有点意外，“没有人跟你说么？家属都知道这些信息的啊”
我眼泪都要出来了，我说没有，没有人告诉我这些，到底怎么回事？

北方的11月，天很早就暗了，林队说我们送你回去吧，我说不了自己可以，林队说：“蒋欣，我知道我不适合说这句话，但真的，不是他杀，也许他自己知道自己为什么死”，我说好我知道了，然后裹紧大衣迈进夜色里，期望夜色接纳我、保护我、安慰我。
林队说，林莫从进入一号教学楼一直一个人走到电梯，在电梯里他是一个人而且背对着摄像头的，同时低着头貌似在看什么东西，从电梯出来情绪有点激动在走廊里来回踱步，不停双手捂着自己的脸来回搓，然后就走进监控死角，进去之前，他回头看了摄像头，表情很悲伤，十分钟后，就跳楼了。
这是林队给我的信息，她还说死者家属都知道这些，家属？林莫的父母么？那为什么不告诉我？我什么都不算么？我不知道该怎么办，孤单感让我心里很空虚，我想打叔叔阿姨的电话询问这件事，但又觉得太冒失，我记得阿姨的工作单位，还是见一面吧。可是心里一直回应着临走时林队说的话“也许只有他知道自己为什么死”

我告诉自己要坚强，我要继续工作，像一个正常人一样好好生活，所以，我又回学校教课，还是量子力学。
学生们大概都知道的我的事情，我强颜欢笑也是能被看出来吧，不过我爱课堂，我爱解释晦涩的东西给他们听，一节课下来我好累，但内心的孤独感少了好多，下课的时候，我在关电脑和投影仪，一个怯生生的声音对我说：“老师”
我抬头，看到一个面目清秀的女孩子，短发，干净利落，手里拿着一本狄拉克量子力学外文原著，说“老师，我在您的授课视频里看到你给的参考书，我都看了，但是这本”她低头看了眼手里的书继续说：“就是这本不太懂，有好多问题”
她说的狄拉克的量子力学，完全原创的理论，甚至没有引文可以参考，她说：“关于电子自旋角动量那一块没有看懂”，我说好，学生有问题是好事，但老师今天中午约了人要马上赶过去可以下次课解释么？小女生听了就有点难过低下头说：”老师，我不是这个班的学生，我等了你好久了，我快毕业了“听她这么一说我有点心疼，我说不然你留下我的手机号我们再约时间好么？她开心地同意了。
其实我没有约人，不过我确实要去见一个人，林莫的妈妈，她是本市一个小学的主任，中午孩子们放学之前没有课的老师和领导会提前出来，我现在赶过去应该能遇到阿姨。
到小学门口的时候，孩子们还没有放学，我就照在门卫室附近的小门口等着，然后陆陆续续有人出来，我很仔细地找也没有找到阿姨，后来孩子们也放学了，家长们带着自己的孩子渐渐离开，人也越来越少，再后来就没有人了，我没有看到阿姨，很失望，就顺便问了下门卫大爷，想知道陈主任、也就是阿姨的办公室，大爷想了想说：“你问哪个陈主任？”
“就是教务处的陈主任啊？”
“是原来那个女主任么？姓陈”
大爷的这种回答让我有点不知道怎么接了，我说是，就是她。大爷扬了下下巴说：
“诶，那个陈主任都退休了”。
我好诧异我说不对啊年龄上不应该啊，大爷说：“对没错，去年退的到年龄了，走之前还给我打招呼了，诶那个陈主任是个好人啊可惜啊儿子死了……”
这段对话让我觉得莫名其妙，但我只好离开了，这时候王欣打电话问我在哪，我如实说了，王欣在电话那头好像很惊讶，沉默了两秒钟问我：“那，见到没？问到什么没？”
我说没有，说可能我记错阿姨年龄了。王欣说最好不要打扰阿姨他们毕竟这件事人家父母没有追究，可能也追究了只是没办法有结果，王欣还说再去揭那块伤疤太残忍了。林莫一向孝顺，可能他也不希望我这么做吧。
我放弃了拜访他的父母。
晚上到家，打开手机看到一个微信加好友请求，写着：老师，您好，我记起了白天那个学生，就同意了，刚同意就收到她发的一个微笑的表情，然后发了句“老师好乖都不看手机呀，我加了你好久你才同意呢”，小家伙的语气与白天完全不同了，没有怯生生反倒很活泼可爱，我说是啊老师白天有点忙不能经常看手机，她又回了一个微笑的表情说“哦哦那老师快休息哦，明天再见”我说好，好暖的小女孩啊。
白天的事情有点无厘头，在我印象里阿姨应该再过几年退休才对啊怎么突然就退了?难道是因为林莫的事太难过么？想着我的心就开始痛，这一段时间我只顾自己的感受从没有想过阿姨叔叔的感受，我真的对不起林莫。
洗完澡坐到电脑前，我觉得我又失去了可以追踪的信息，林队说视频不能再给我看了，只能简单告诉我内容，我不知道我还能做什么除了一堆一堆的疑问，我一直难过难过，想着为什么你死了而我还活着？让我独自承受这些太难了，真的太难了，然后随便点开网页，输入“我的恋人死了，而我还活着”然后弹出来一堆含有关键字的信息，我一条一条看下去，突然看到有一条写着“我们的恋人死了，而我们还活着”，副标题是“期待有共同问题的你的加入”，再后面就是一个qq群号，出于一种无可名状的冲动吧，我加了，也几乎没有多久群主就同意我进群，刚进群，感觉他们聊得挺激烈的，紧接着有人艾特我说“新人出来，报个到介绍自己”，虽然隔着电脑我也不知道该说什么，就硬生生“嗨”了一句，网名为V的艾特我问“她失踪多久了？”我有点蒙了，我说你指什么失踪？V说“当然是恋人啊，不然你干嘛加这个群？这些都是恋人失踪或意外死亡的人加进来的”我惊讶了，还有这种群？看了下群人数，56人，也就是说至少有56个人的恋人离奇失踪或死亡了，我回群里问“你们没人开玩笑吧？怎么会这么多？不报警么？”
V：报了，你不也报了么 ？有用么？他们的回答就是没有证据证明他杀，纯属自杀不对么？再不就是失踪人口信息无法追查没有线索让你自己提供线索“
我还是有点不信，我说你们别开玩笑了好么，我男朋友刚去世不到两个月，我真没心情。
V：？？你说什么？男朋友？
阿喵：居然有男的开始失踪了
我：什么叫有男的？你们都是女的？
V：嗯，我们都是女友失踪，一开始以为偶然，现在发现不是，而且，现在有的线索只是生日有关系，至于什么关系群文件有自己看，你是第一个男友失踪的，你男友什么时候的生日？
V：一个男的好像没什么规律也没办法马上看出什么。
我：你们真的没开玩笑？拜托我真的觉得我的世界乱了，今天不能再发生让我无法接受的事了。
V：理解，我当初建群就是因为太痛苦无法排解，没想到遇到这么多类似的人，更没想到居然还有一系列的联系，是不是玩笑过些日子你自己就能知道，也没哪个成年人没事开这种玩笑，反正，我们都是一样的人，我们的恋人死了，而我们还活着。

量子进化算法用于求解约束多目标优化问题的探析

　　大四了，现在该考虑一下自己毕业论文怎么写了。本科生毕业论文过不了是很丢脸的事情，所以必须要重视起来。下面小编给大家带来一篇论文范文，欢迎阅读！

要：本文提出了一种用于解决约束多目标优化问题的方法。本算法在进化算法的基础上加入了邻里竞争与邻里合作算子，并通过引入agent-based模型的设计理念，更加注重个体变化对整个群体的影响。本算法首先使用约束偏离值的方法将约束多目标优化问题简化为多目标优化问题;然后使用自我更新算子，当新产生的个体优于原先的个体时予以替换;之后通过邻里竞争与邻里合作加快种群内部的信息交流;最后加入量子加速算子，通过使用量子旋转门来扩大计算搜寻范围提高程序计算速度。本文最后与两种已有算法进行对比，实验结果表明，本算法完成了设计目标。在运行时间和输出结果精度方面都有不错的表现。

　　关键词：约束多目标优化 约束偏离值 邻里竞争 量子计算

　　进化算法是以达尔文的进化论思想为基础，通过模拟生物进化过程与机制的求解问题的自组织、自适应的人工智能技术。与传统的优化算法相比，进化计算是一种成熟的具有高鲁棒性和广泛适用性的全局优化方法，具有自组织、自适应、自学习的特性。尤其是在处理多目标优化问题时，进化算法表现出很好的效果。

　　近年来，出现了很多优秀的算法用于解决约束多目标优化问题，其中Deb提出的NSGA-II算法是最为经典的.一个算法。NSGA-II成功的将进化算法应用在约束多目标优化问题上，在进化算法的基础上引入了约束偏离值。Hongguang Li提出了基于agent的进化算法用于求解约束多目标优化问题。算法利用agent概念认为每个个体与其种群内其他个体都有相互的作用和影响，虽然算法精度不是很高但是计算速度很快。本文受到基于agent概念的启发，希望设计出一个计算速度快，精度高的算法。

　　2.1 邻里竞争与邻里合作

　　agent-based模型是一种从底层到高层的数学模型，模型更加注重的是每个个体对整个群体的影响，通过改变个体的某些特征和表现从而影响整个整体。本算法在此基础上，通过模仿自然界种群内部个体之间既有竞争又有合作的关系，设计出了邻里竞争与邻里合作算子。邻里竞争算子采用的是吞并算子，算子表示如下：

　　设对于一个种群共有k个个体X1，X2，…，Xi，每个个体的目标函数值分别为，则：

　　其中表示的是新产生的个体。公式表达的意义是：每个个体与其排名靠后一位的个体进行竞争，将两者目标函数值进行对比，目标函数值较小的个体成为这一位置上的新个体。

　　邻里合作算子如下：

　　其中，是个体i、j的第k个决策变量，且。r，u是分布在[0，1]之间的随机数。

　　加入量子算子是为了加快计算速度，希望通过更少的进化代数进化出更加优秀的种群。本算法通过设计出一个对周围区域具有自适应调整搜索步长的量子旋转门，从而提升量子计算运行效率。量子计算首先需要将个体的基因编码从实数编码形式转换为量子编码形式，之后通过量子旋转门的计算快速搜索周围空间寻找更加优秀的个体进行输出。

　　个体在完成量子旋转门的计算后，个体的基因编码需要映射回实数域，完成其他计算过程。量子算子的本质也就是通过将个体基因编码转换为量子域，通过利用量子计算在量子域具有指数级加速和指数级存储的能力，快速的寻找最优解的过程。

　　2.3 算法的主要流程

　　图1为本算法流程图。算法采用顺序结构设计，结构简单， 在进化计算的基础上首先使用了约束偏离值的方法，将约束多目标问题进行简化。其次借鉴了基于agent模型里种群中个体之间又相互的影响和作用，设计了邻里竞争与邻里合作算子。又利用了量子计算的加速性能，提升了算法的运行速度。

　　若为第一代种群，本算法通过之前修正好的目标函数向量进行选择，首先在可行解里选取非支配解，形成种群FeaPop，并在全部种群中寻找非支配解，放入种群NonPop中;若不是第一代种群，则将上一代产生的父代FeaPop与当代的进化种群Pop合并形成NPop，在合并之后的种群里再去寻找可行非支配解形成当代的FeaPop种群，寻找非支配解形成当代的NonPop。变异算子对于防止种群陷入局部最优解起到了重要的作用，本算法采用文献中非一致性变异算子。

　　三、仿真实验与结果分析

　　本文的测试问题是Deb提出的六个经典的约束多目标最小化问题， 算法参数设计为：初始种群大小为100，合作概率为0.9， 合作指数为10，变异概率为0.5，非一致系数为2，自我更新指数为20。最大的可行非支配解集FeaPop大小为100，非支配解集NonPop大小为100。对比算法初始种群大小为100， 交叉概率为0.9， 交叉分布指数为15， 变异概率为0.1， 变异分布指数为20。

　　文中所有测试问题均独立运行30次，我们采用的度量指标分别为GD和算法运行时间。世代距离指标(GD)，是度量算法所得Pareto前端与真实前端之间的距离。其数学表达式如下式所示：

　　其中，，n为个体数目，是中第个个体的目标函数向量与中最近个体间的欧氏距离。GD值越小，所求得的前端就越接近真实前端，解集的收敛性就越好。运行时间则是算法的跑完相同进化代数所需要的时间，时间越短说明算法运行速度越快，本文中涉及到的几种算法运行代数均为1000代。

　　表1给出本文算法与两种对比算法运行6测试问题的结果。

　　CTP2、CTP7是寻找离散的几个线段，CTP3、CTP4两个问题要寻找的Pareto前端都是离散的端点，CTP5是离散点和线段的组合，CTP6问题是寻找连续的直线。从表中我们可以看出几种算法对于处理CTP2问题都有不错的结果，都可以很好地找到几个离散端点。对于CTP3和CTP4问题由于测试函数难度的加大，算法[3]已不能很好地找出真实Pareto前端所在位置，而NSGA-II、本算法还能找到真实Pareto前端所在区域，不过已经无法做到很精准的定位Pareto前端的位置。对于CTP5，几种算法在找离散点的能力都很不错。对于CTP6问题几种算法都找到了Pareto前端，只是均匀性稍有差异。CTP7问题，除了算法[3]之外也都很好的找到了前端所在区域。

　　本文算法用于处理约束多目标优化问题，在设计上借鉴了agent-based模型，更加注意种群中个体对整个种群的影响，通过进行自我更新，邻里协作与邻里竞争等操作来改变个体的基因编码，从而改变了整个种群的进化方向进化速度，共同朝着真实的Pareto前端进行进化。并且本算法融入了量子计算，使得程序可以更高效更快捷更准确的去寻找最优解。在和现有的几种算法的对比上体现出了算法的优势，在保证精度值的基础上减少了大量的程序运行时间。不过提高算法的精度仍然是之后研究的重点。如何更好地处理种群中个体之间的关系是我们今后需要进一步做的工作。

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