Kvantově inspirované optimalizační algoritmy

Abstract

Tato práce se zabývá kvantově inspirovanými evolučními algoritmy, které kombinují principy kvantové mechaniky a evolučního počítání. Zaměřuje se na srovnání různých kvantově inspirovaných evolučních algoritmů při řešení problému batohu. Práce popisuje teoretické základy kvantového evolučního počítání, charakteristiky jednotlivých kvantově inspirovaných evolučních algoritmů. V závěru je provedeno jejich experimentální vyhodnocení společně s porovnáním s běžnými optimalizačními metodami. Součástí práce je také návrh vlastního kvantově inspirovaného evolučního algoritmu vycházejícího z principů částicových systémů.

This thesis deals with quantum-inspired evolutionary algorithms that combine principles of quantum mechanics and evolutionary computation. It focuses on comparing various quantum-inspired evolutionary algorithms in solving the knapsack problem. The thesis describes the theoretical foundations of quantum evolutionary computation and the characteristics of individual quantum-inspired algorithms. It concludes with an experimental evaluation and a comparison with classical optimization methods. The thesis also presents a custom evolutionary algorithm that combines a quantum-inspired approach with principles of particle systems.