2018

Постійне посилання на фонд

https://ela.kpi.ua/handle/123456789/44506

Переглянути

Перегляд 2018 за Ключові слова "0–1 задача пакування рюкзака"

Зараз показуємо 1 - 2 з 2
  • Ескіз
    ДокументВідкритий доступ
    Адаптивний квантовий генетичний алгоритм для 0–1 задачі пакування рюкзака
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2018) Ткачук, В. М.
    Розглянуто квантовий генетичний алгоритм (QGA), який порівняно з його класичною реалізацією має ряд переваг завдяки швидкодії, невеликому розміру популяції, автоматичному балансу між глобальним та локальним пошуком розв’язку. Основу QGA становлять ідеї традиційних еволюційних алгоритмів, покладені на технологію квантових обчислень, які оперують квантовими бітами, суперпозицією станів та квантовими вимірюваннями. Запропоновано новий QGA, для реалізації якого використано новий адаптивний оператор квантового гейту та технологію відновлення квантової хромосоми під час розв’язання комбінаторних задач з обмеженнями. Для забезпечення ефективності роботи алгоритму виконано метаоптимізацію основних параметрів, покладених в основу його роботи. Можливості запропонованого підходу ілюструють модельні дослідження з використанням широкого спектру тестових 0–1 задач пакування рюкзака.
  • Ескіз
    ДокументВідкритий доступ
    Квантовий генетичний алгоритм вищих порядків для 0–1 задачі пакування рюкзака
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2018) Ткачук, В. М.; Ткачук, О. М.
    Для підвищення ефективності роботи квантового генетичного алгоритму (QGA) запропоновано в поданні квантової хромосоми перейти до квантових регістрів вищих порядків. Таке подання дозволяє використати такий потужний механізм квантових обчислень, як заплутаність квантових станів. Для реалізації алгоритму використано адаптивний оператор квантового гейту та запропоновано технологію відновлення квантової хромосоми для розв’язання комбінаторних задач з обмеженнями. Досліджено вплив розміру квантового регістра на ефективність роботи алгоритму. Переваги запропонованого підходу порівняно із традиційною реалізацією QGA проілюстровано на прикладі 0–1 задачі пакування рюкзака великої розмірності та різного рівня кореляції вхідних даних.