Skip Navigation Links
Strona główna/Home
Rada Naukowa/Scientific Council
Redakcja/Editorial office
Dla Autorów/For Authors
Recenzenci/Reviews
Wyszukaj/Search
Archiwum/Archives
Kontakt/Contact
Prenumerata/Subscription

Jesteś gościem nr:
532589
   

Szczegóły artykułu:

Wydawnictwo: Academic Journals Poznan University of Technology

Numer: 100/2019 Str: 121


Autorzy: Jerzy Tchórzewski, Dariusz Ruciński


Tytuł: ALGORYTM EWOLUCYJNY INSPIROWANY INFORMATYKĄ KWANTOWĄ DO POPRAWY PARAMETRÓW MODELU NEURALNEGO WYZNACZANIA CEN NA TOWAROWEJ GIEŁDZIE ENERGII ELEKTRYCZNEJ NOTOWANYCH NA RDN


Streszczenie: Artykuł zawiera wybrane wyniki badań dotyczące istoty i implementacji Algorytmu Ewolucyjnego inspirowanego obliczeniami kwantowymi do poprawy parametrów modelu neuralnego wyznaczającego ceny na Towarowej Giełdzie Energii Elektrycznej. Do uczenia Sztucznej Sieci Neuronowej modelu systemu wykorzystano dane liczbowe notowane na Rynku Dnia Następnego w okresie od 01 stycznia 2015 r. do 30 czerwca 2015 r. Szczególną uwagę zwrócono na sposób systemowego tworzenie Populacji Początkowej oraz na sposób systemowego tworzenie funkcji krzepkości (funkcji przystosowania), a na tej bazie na metodę kwantyzacji, dekwantyzacji i obliczeń kwantowych przeprowadzonych z wykorzystaniem pojęcia kwantowej liczby mieszanej i rachunku wektorowo-macierzowego. Uzyskano znaczącą poprawę modelu neuralnego wspomaganego algorytmem ewolucyjnym inspirowanym kwantowo w stosunku do modelu neuralnego wspomaganego algorytmem ewolucyjnym bez inspiracji kwantowej.


Słowa kluczowe: Algorytm Ewolucyjny, dekwantyzacja, kwantowa liczba mieszana, kwantyzacja, obliczenia kwantowe, Ryne


[PDF]