本研究提出两种新方法，将量子优势指标融入遗传算法的适应度函数中，显著提升量子电路设计效率，实验结果表明生成的电路质量与专家设计相当。
遗传算法是一种模拟自然选择的优化技术，广泛应用于工程设计和机器学习等领域。其核心原理是通过适应度函数评估候选解，并通过选择、交叉和变异不断迭代改进。尽管遗传算法可能陷入局部最优解且计算复杂度高，但通过多次运行和优化评估函数等方法，可以提高其效率和性能。
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