Класичні генетичні оператори в реалізації квантового генетичного алгоритму

Abstract

Традиційні генетичні алгоритми ґрунтуються на еволюції в часі популяції в просторі пошуку, та є перспективним та до певної міри універсальним підходом до розв’язку задач оптимізації. Відносно недавно, як альтернативу еволюційним алгоритмам, запропоновано квантові генетичні алгоритми (QGA), основні ідеї яких опираються на принципи квантових комп’ютерних обчислень. Проведені нами раніше дослідження ілюструють, що QGA у версії з використанням багатозначної квантової логіки для представлення особин популяції, є ефективним до задач комбінаторної та функціональної оптимізації. Нижче буде окреслено можливі перспективні напрямки розвитку QGA в подальшому.