Модификация квантово-инспирированного генетического алгоритма численной оптимизации с использованием

Опубликовано исследование "Модификация квантово-инспирированного генетического алгоритма численной оптимизации с использованием кудита в условиях имитации квантовой декогеренции" за авторством Масленникова В.В. и Демидовой Л.А. в научном журнале "Computational Nanotechnology".

В статье предлагается новый подход к реализации квантово-инспирированного генетического алгоритма численной оптимизации для поиска глобального максимума целевой функции, основывающийся на моделировании функционирования классического генетического алгоритма имитацией выполнения квантовых вычислений на базе кудита в условиях существования квантовой декогеренции эпохи зашумленных квантовых алгоритмов среднего масштаба. Тестирование модифицированного алгоритма осуществляется путем проведения вычислительных экспериментов с выполнением алгоритма на двумерных и многомерных функциях тестовых задач оптимизации, а также при решении прикладной оптимизационной задачи планирования гибридного поточного производства в обрабатывающей промышленности на основе финансовых затрат и решении задачи повышения точности прогнозирования на основе компактных машин экстремального обучения. Показано, что модифицированный алгоритм превосходит обычный квантово-инспирированный генетический алгоритм и классические оптимизационные алгоритмы в точности решения, скорости сходимости с целевым значением глобального максимума и времени выполнения алгоритма.

Почитать статью можно на ResearchGate: https://www.researchgate.net/publication/382658345_Modification_of_a_Quantum-inspired_Genetic_Algorithm_for_Numerical_Optimization_Using_Qudit_under_Conditions_of_Simulating_Quantum_Decoherence

Источник: urvak.ru

Комментарии: