MRQEA算法（MapReduce和量子進化算法結合）並應用於0-1揹包

參考文獻：《MapReduce與量子進化算法的研究及應用》量子進化算法

具體流程：

1. 進化代數初始化：T=0;

2. 初始化種羣Q(t);

3. 由Q(t)生成P(t);

4. 評價羣體P(t)的適應度，保存最優解;

5. 停機條件判斷：當滿足停機條件時，輸出當前最優個體，算法結束，否則繼續;

6. 利用量子旋轉門更新Q(t),T=T+1,轉到3;

Ready:

  初始化種羣Q(t)

Map:

  輸入——（key,value）key爲量子個體的索引號，value爲量子個體Q(t)以及對應的P(t)。

         完成Q(t)變爲P(t)、更新Q(t)、計算每個個體的適應度。

  輸出——（key,value）key爲每個個體的適應度值，value爲量子個體。

Reduce:

 找到適應值（key值）最大的個體，更新最優值和最優個體，判斷是否滿足最優個體和最優值。

 若滿足，則輸出最優個體和最優值，否則產生輸出鍵值對，此鍵值對作爲下次迭代過程中map的輸入。