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

• Autorzy: Tchórzewski J. , Wołynka Ł.

Warianty tytułu

EN

Possibility of quantum computer to improve accuracy of modeling. Part 2. KAE on example on motion robot PR-02

• Konferencja: Computer Applications in Electrical Engineering (18-19.04.2016 ; Poznań, Polska)
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

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().

EN

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().

Słowa kluczowe

PL

sztuczne sieci neuronowe; algorytmy ewolucyjne; środowisko MATLABA i Simulinka; robot PR-02; modelowanie systemów; informatyka kwantowa

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej
• Czasopismo: Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering
• Rocznik: 2016
• Tom: No. 88
• Strony: 143--152
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Tchórzewski J.

• Uniwersytet Przyrodniczo-Humanistyczny, Siedlce

autor

Wołynka Ł.

• Uniwersytet Przyrodniczo-Humanistyczny, Siedlce

Bibliografia

• [1] Albert F.Y.C., Koh S.P., Chen C.P., Tiong S.K., Edwin S.Y.S., Optimizing Joint Angles of Robotic Manipulator Using Genetic Algorithm, IACSIT Press, wyd. 2, Singapur 2011.
• [2] Hendzel Z., Żylski W., Krzepki obserwator uogólnionych prędkości mobilnego robota kołowego, Materiały VI Krajowej Konferencji Robotyki, Wrocław 1998.
• [3] Hirvensalo M., Algorytmy kwantowe, WSiP, Warszawa 2004.
• [4] Kaczorek T., Dzieliński A., Dąbrowski W., Łopatka R., Podstawy teorii sterowania, WNT, Warszawa 2007.
• [5] Michalewicz Z., Algorytmy genetyczne + struktury danych = programy ewolucyjne, WNT, Warszawa 1999.
• [6] Osowski S., Sieci neuronowe do przetwarzania informacji, OWPW, Warszawa 2013.
• [7] Szkodny T., Kinematyka robotów przemysłowych, Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, Gliwice 2013.
• [8] Tchórzewski J., Możliwości informatyki kwantowej do poprawy dokładności modelowania. Część 1. Kwantowy algorytm ewolucyjny, Poznan University of Technology. Academic Journal. Wyd. PP, Poznań 2016 (w procesie wydawniczym).
• [9] Tchórzewski J., Chyży E., Researching the Development of the Electrical Power System Using Systemically Evolutionary Algorithm, International Journal of Soft Computing and Software Engineering [JSCSE], Vol. 6, No. 1, 2016, pp. 1-10.
• [10] Wołynka Ł., Model i implementacja kwantowego algorytmu ewolucyjnego na przykładzie ruchu robota PR-02, Praca magisterska napisana pod kierunkiem prof. nzw. dr hab. inż. Jerzego Tchórzewskiego w Zakładzie Modelowania i Projektowania Systemów Informatycznych Instytutu Informatyki na Wydziale Nauk Ścisłych, UPH, Siedlce 2015.

Uwagi

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę.