Please use this identifier to cite or link to this item:
https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/80608
Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Naruemon Pratanwanich | - |
| dc.contributor.author | Phattharaphon Khammun | - |
| dc.contributor.other | Chulalongkorn University. Faculty of Science | - |
| dc.date.accessioned | 2022-10-07T02:55:56Z | - |
| dc.date.available | 2022-10-07T02:55:56Z | - |
| dc.date.issued | 2020 | - |
| dc.identifier.uri | http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/80608 | - |
| dc.description | In Partial Fulfillment for the Degree of Bachelor of Science Department of Mathematics and Computer Science, Faculty of Science Chulalongkorn University Academic Year 2020 | en_US |
| dc.description.abstract | The objective of this project is to study trade-off between conventional genetic algorithms (GA) and quantum-inspired genetic algorithms (QGA) on genetic design through multi-objective optimization. First, we implemented a GA model based on a previous work. Second, we developed a QGA model for multi-objective optimization using the same strategies as in the GA model. We finally compared and analyzed the results obtained from both models. We conclude that the QGA approach can find optimal solutions as well as GA. Although the QGA solutions were more diverse, most of them were dominated. Therefore, the strategies used in the QGA method are still needed to be improved by adding some mechanisms to generate more nondominated solutions. | en_US |
| dc.description.abstractalternative | โครงงานเรื่อง “การเปรียบเทียบอัลกอริทึมเชิงวิวัฒนาการแบบดั้งเดิมกับอัลกอริทึมเชิงวิวัฒนาการแบบควอนตัมในการออกแบบพันธุกรรมผ่านการปรับความเหมาะสมแบบหลายวัตถุประสงค์” เป็นโครงงานที่จัดทำขึ้นเพื่อศึกษาข้อได้เปรียบเทียบ (trade-off) ระหว่างการปรับปรุงสายพันธ์จุลินทรีย์โดยใช้อัลกอริทึมเชิงวิวัฒนาการแบบดั้งเดิมกับอัลกอริทึมเชิงวิวัฒนาการแบบควอนตัม ขั้นตอนการพัฒนาประกอบไปด้วย 3 ส่วนหลัก คือสร้างโมเดลจากอัลกอริทึมเชิงวิวัฒนาการแบบดั้งเดิม, สร้างโมเดลจากอัลกอริทึมเชิงวิวัฒนาการแบบควอนตัมและศึกษาข้อได้เปรียบเสียเปรียบของทั้งสองวิธีการ เมื่อศึกษาข้อได้เปรียบเสียเปรียบของทั้งสองวิธีการเรียบร้อยแล้ว ได้ข้อสรุปว่า อัลกอริทึมเชิงวิวัฒนาการสามารถให้คำตอบที่เหมาะสม (optimal solution) ได้เช่นเดียวกับอัลกอริทึมเชิงวิวัฒนาการแบบดั้งเดิมและสามารถเพิ่มความหลายให้กับคำตอบได้ แต่วิธีที่ใช้ในการสร้างโมเดล (implementation) ยังจำเป็นต้องได้รับการปรับปรุงโดยการเพิ่มวิธีที่จะทำให้คำตอบที่ถูกครอบงำ (dominated solution) กลายเป็นคำตอบที่ไม่ถูกครอบงำ (nondominated solution) | en_US |
| dc.language.iso | en | en_US |
| dc.publisher | Chulalongkorn University | en_US |
| dc.rights | Chulalongkorn University | en_US |
| dc.subject | Genetic algorithms | en_US |
| dc.subject | Quantum computing | en_US |
| dc.subject | จีเนติกอัลกอริทึม | en_US |
| dc.subject | ควอนตัมคอมพิวติง | en_US |
| dc.title | Comparison between Conventional GA and Quantum-inspired GA on Genetics Design through Multi-Objective Optimization | en_US |
| dc.title.alternative | การเปรียบเทียบอัลกอริทึมเชิงวิวัฒนาการแบบดั้งเดิมกับอัลกอริทึม เชิงวิวัฒนาการแบบควอนตัมในการออกแบบพันธุกรรมผ่านการปรับ ความเหมาะสมแบบหลายวัตถุประสงค์ | en_US |
| dc.type | Senior Project | en_US |
| dc.degree.grantor | Chulalongkorn University | en_US |
| Appears in Collections: | Sci - Senior Projects | |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| 63-SP-COMSCI-042 - Phattharaphon Khammun.pdf | 22.32 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.