量子インスパイア型進化最適化アルゴリズムに関する詳細な調査

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CT25059

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 制御研究会

発行日: 2025/05/07

タイトル(英語): A Comprehensive Survey of Quantum-Inspired Evolutionary Algorithm

著者名: XU YIFAN(立命館大学),WANG MENGTAO(立命館大学),孟 林(立命館大学)

著者名(英語): YIFAN XU(Ritsumeikan University),MENGTAO WANG(Ritsumeikan University),LIN MENG(Ritsumeikan University)

キーワード: 量子コンピューティング|進化アルゴリズム|最適化|quantum computing|evolutionary algorithms|optimization

要約(日本語): 近年、量子コンピューティングと進化アルゴリズムの融合は、複雑な最適化問題に対する新たなアプローチとして注目されている。本稿は量子インスパイア進化アルゴリズム（QIEA）の基礎原理、代表的な応用例を包括的に概説する。特に、QIEAが量子重ね合わせや確率的探索メカニズムによって個体群の多様性が向上するなどの利点を詳述する。また、QIEAの実装における現在の課題を整理し、近年の研究動向や今後の発展についても考察する。

要約(英語): Quantum-Inspired Evolutionary Algorithm (QIEA) integrates quantum computing principles with evolutionary strategies, offering novel solutions for complex optimization problems. This paper reviews QIEA fundamentals, key applications, and advantages such as enhanced diversity via quantum superposition. We also discuss implementation challenges and highlight recent research trends and future directions in the field.

本誌: 2025年5月10日-2025年5月11日制御研究会

本誌掲載ページ: 69-74 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,234 Kバイト