Квантовий генетичний алгоритм вищих порядків для 0–1 задачі пакування рюкзака

In order to enhance the effectiveness of the quantum genetic algorithm (QGA), it is proposed to switch to higher-order quantum registers in the quantum chromosome representation. Such representation makes it possible to apply a powerful quantum computations mechanism – quantum state entanglement. In...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2018
Автори: Tkachuk, Valerii M., Tkachuk, Orysya M.
Формат: Стаття
Мова:Ukrainian
Опубліковано: The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2018
Теми:
Онлайн доступ:http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/132427
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:System research and information technologies

Репозитарії

System research and information technologies
id journaliasakpiua-article-132427
record_format ojs
spelling journaliasakpiua-article-1324272019-01-17T13:31:43Z Higher-order quantum genetic algorithm for 0-1 knapsack problem Квантовый генетический алгоритм высших порядков для 0–1 задачи упаковки рюкзака Квантовий генетичний алгоритм вищих порядків для 0–1 задачі пакування рюкзака Tkachuk, Valerii M. Tkachuk, Orysya M. quantum genetic algorithm 0-1 knapsack problem quantum gate operator quantum register entanglement of quantum states квантовый генетический алгоритм 0-1 задача о ранце оператор квантового гейта квантовый регистр запутанность квантовых состояний квантовий генетичний алгоритм 0-1 задача пакування рюкзака оператор квантового гейту квантовий регістр заплутаність квантових станів In order to enhance the effectiveness of the quantum genetic algorithm (QGA), it is proposed to switch to higher-order quantum registers in the quantum chromosome representation. Such representation makes it possible to apply a powerful quantum computations mechanism – quantum state entanglement. In the algorithm implementation, we also use an adaptive quantum gate operator and propose a quantum chromosome recovery technology for solving constrained combinatorial optimization problems. The influence of the quantum register size on the algorithm efficiency has been investigated. The advantages of the suggested approach in comparison with the QGA traditional implementation are demonstrated on the example of multidimensional 0–1 knapsack problem and different levels of input data correlation. Для повышения эффективности работы квантового генетического алгоритма (QGA) предложено в представлении квантовой хромосомы перейти к квантовым регистрам высших порядков. Такое представление позволяет использовать такой мощной механизм квантовых вычислений, как запутанность квантовых состояний. Для реализации алгоритма использован адаптивный оператор квантового гейта и предложена технология восстановления квантовой хромосомы для решения комбинаторных задач с ограничениями. Исследовано влияние размера квантового регистра на эффективность работы алгоритма. Преимущество предложенного подхода по сравнению с традиционной реализацией QGA проиллюстрировано на примере 0–1 задачи упаковки рюкзака большой размерности и разного уровня корреляции входных данных. 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. The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2018-10-16 Article Article application/pdf http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/132427 10.20535/SRIT.2308-8893.2018.3.05 System research and information technologies; No. 3 (2018); 52-67 Системные исследования и информационные технологии; № 3 (2018); 52-67 Системні дослідження та інформаційні технології; № 3 (2018); 52-67 2308-8893 1681-6048 uk http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/132427/149280 Copyright (c) 2021 System research and information technologies
institution System research and information technologies
collection OJS
language Ukrainian
topic quantum genetic algorithm
0-1 knapsack problem
quantum gate operator
quantum register
entanglement of quantum states
квантовый генетический алгоритм
0-1 задача о ранце
оператор квантового гейта
квантовый регистр
запутанность квантовых состояний
квантовий генетичний алгоритм
0-1 задача пакування рюкзака
оператор квантового гейту
квантовий регістр
заплутаність квантових станів
spellingShingle quantum genetic algorithm
0-1 knapsack problem
quantum gate operator
quantum register
entanglement of quantum states
квантовый генетический алгоритм
0-1 задача о ранце
оператор квантового гейта
квантовый регистр
запутанность квантовых состояний
квантовий генетичний алгоритм
0-1 задача пакування рюкзака
оператор квантового гейту
квантовий регістр
заплутаність квантових станів
Tkachuk, Valerii M.
Tkachuk, Orysya M.
Квантовий генетичний алгоритм вищих порядків для 0–1 задачі пакування рюкзака
topic_facet quantum genetic algorithm
0-1 knapsack problem
quantum gate operator
quantum register
entanglement of quantum states
квантовый генетический алгоритм
0-1 задача о ранце
оператор квантового гейта
квантовый регистр
запутанность квантовых состояний
квантовий генетичний алгоритм
0-1 задача пакування рюкзака
оператор квантового гейту
квантовий регістр
заплутаність квантових станів
format Article
author Tkachuk, Valerii M.
Tkachuk, Orysya M.
author_facet Tkachuk, Valerii M.
Tkachuk, Orysya M.
author_sort Tkachuk, Valerii M.
title Квантовий генетичний алгоритм вищих порядків для 0–1 задачі пакування рюкзака
title_short Квантовий генетичний алгоритм вищих порядків для 0–1 задачі пакування рюкзака
title_full Квантовий генетичний алгоритм вищих порядків для 0–1 задачі пакування рюкзака
title_fullStr Квантовий генетичний алгоритм вищих порядків для 0–1 задачі пакування рюкзака
title_full_unstemmed Квантовий генетичний алгоритм вищих порядків для 0–1 задачі пакування рюкзака
title_sort квантовий генетичний алгоритм вищих порядків для 0–1 задачі пакування рюкзака
title_alt Higher-order quantum genetic algorithm for 0-1 knapsack problem
Квантовый генетический алгоритм высших порядков для 0–1 задачи упаковки рюкзака
description In order to enhance the effectiveness of the quantum genetic algorithm (QGA), it is proposed to switch to higher-order quantum registers in the quantum chromosome representation. Such representation makes it possible to apply a powerful quantum computations mechanism – quantum state entanglement. In the algorithm implementation, we also use an adaptive quantum gate operator and propose a quantum chromosome recovery technology for solving constrained combinatorial optimization problems. The influence of the quantum register size on the algorithm efficiency has been investigated. The advantages of the suggested approach in comparison with the QGA traditional implementation are demonstrated on the example of multidimensional 0–1 knapsack problem and different levels of input data correlation.
publisher The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
publishDate 2018
url http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/132427
work_keys_str_mv AT tkachukvaleriim higherorderquantumgeneticalgorithmfor01knapsackproblem
AT tkachukorysyam higherorderquantumgeneticalgorithmfor01knapsackproblem
AT tkachukvaleriim kvantovyjgenetičeskijalgoritmvysšihporâdkovdlâ01zadačiupakovkirûkzaka
AT tkachukorysyam kvantovyjgenetičeskijalgoritmvysšihporâdkovdlâ01zadačiupakovkirûkzaka
AT tkachukvaleriim kvantovijgenetičnijalgoritmviŝihporâdkívdlâ01zadačípakuvannârûkzaka
AT tkachukorysyam kvantovijgenetičnijalgoritmviŝihporâdkívdlâ01zadačípakuvannârûkzaka
first_indexed 2024-04-08T15:06:17Z
last_indexed 2024-04-08T15:06:17Z
_version_ 1795779490217984000