Możliwości informatyki kwantowej do poprawy dokładności modelowania. Część 2 – KAE na przykładzie ruchu robota PR-02

Artykuł zawiera wybrane wyniki badań dotyczące próby opracowania kwantowego algorytmu ewolucyjnego i jego implementacji w j. Matlab do poprawy parametrów modelu neuralnego ruchu ramienia robota PR-02. Populację początkową zbudowano na bazie macierzy wag sztucznej sieci neuronowej. Wylosowane wartości poszczególnych chromosomów populacji początkowej zostały przekształcone na wartości binarne, a te z kolei na wartości kwantowe przy wykorzystaniu opracowanej w tym celu funkcji quatization(). Wartość kwantowa genu została określona na podstawie silniejszego stanu czystego reprezentowanego przez podchromosomy, do czego została wykorzystana funkcja dequantization(). Selekcję osobników przeprowadzono na bazie modelu neuralnego ruchu robota PR-02 zaimplementowanego w j. Matlab jako funkcja calculationsNeuralNetworks().

The article contains selected results of research on trying to develop a quantum evolutionary algorithm and its implementation in Matlab to improve the parameters of the model of neural movement of the robot arm PR-02. The initial population is constructed on the basis of the matrix weights artificial neural network. The drawn values of individual initial population of chromosomes have been converted to binary values, and the latter value using quantum developed for this purpose function of quatization(). The value of the quantum of the gene was determined on the basis of a stronger state of pure represented by subchromosomes, what was used a function of dequantization(). Selection of individuals was carried out based on the model of neural traffic robot PR-02 implemented as a function of calculationsNeuralNetworks().