Квантовый симулятор в задачах моделирования интеллектуального нечеткого управления

При использовании квантовых мягких вычислений и принципов квантового глубокого машинного обучения в задачах робастного интеллектуального / когнитивного нечеткого управления реальными объектами возникают проблемы реализации как программной, так и аппаратной части. Это усложняет разработку и тестирование квантовых алгоритмов, требует более сложного оборудования. Такие проблемы можно решить при помощи создания симулятора моделирования интеллектуального управления. Подобный симулятор упрощает разработку программной части и может использоваться как при разработке коммерческих продуктов, так и в образовательных целях. В данной статье рассматривается пример управления динамической глобально неустойчивой системой «каретка перемещения – перевернутый маятник», с применением алгоритма квантового нечёткого вывода, который содержит в своей структуре квантовый генетический алгоритм – усовершенствованную версию классического генетического алгоритма. При применении квантового компьютера решается одна из главных проблем – скорость работы, которая в классической версии не позволяет производить обучение системы в режиме реального времени (online). В теории, в настоящем квантовом алгоритме популяция может быть составлена всего из одной хромосомы в состоянии суперпозиции. Также применение различных видов квантовых генетических алгоритмов на квантовом компьютере может решить проблему суперкомпьютинга.