量子風進化的アルゴリズムの研究
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概要
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量子風進化的アルゴリズム(QEA)は,量子ビットにおける重ね合わせ状態から着想を得た進化的計算法である.QEAは0-1ナップザック問題において従来の遺伝的アルゴリズムよりも優れた探索性能を示すものの,グループ数や,移住のタイミングなど,調整すべきパラメータを多数含んでいる.本稿では,量子風進化的アルゴリズムにおいて,2個体間で最良解情報を交換する対交換戦略(QEAPS)を提案する.QEAPSはQEAよりもパラメータが少ない単純なアルゴリズムである.0-1ナップザック問題を用いた評価実験により,(1)QEAPSはQEAよりも品質のよい解を安定して得ることができ,(2)QEAは問題に特化した制約違反対処法を用いなければよい解を得られないのに対して,QEAPSでは単純な制約違反対処法でも高品質の解を得られることを確認し,(3)QEAPSとQEAの探索性能が最良解情報の多様性に起因していることを確認した.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2007-03-09
著者
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