DOI: https://doi.org/10.1007/s11128-025-04787-6
تاريخ النشر: 2025-06-25
المؤلف: Yelleti Vivek وآخرون
الموضوع الرئيسي: أبحاث خوارزميات التحسين الميتاهيرستية
نظرة عامة
تقدم هذه القسم نظرة عامة على الخوارزميات التطورية المستوحاة من الكم (QIEAs)، التي تدمج المفاهيم من الحوسبة الكمومية مع الخوارزميات التطورية التقليدية (EAs). من خلال استخدام بتات الكم، تقدم QIEAs تمثيلًا احتماليًا للميزات في الحلول، مما يعزز التنوع ويمكّن من قدرات البحث العالمية الفعالة. وهذا يؤدي إلى توازن مفيد بين الاستكشاف والاستغلال. قام المؤلفون بإجراء مسح شامل لـ 56 منشورًا، محللين الجدة والاستراتيجيات في QIEAs الحالية المطبقة على مشكلة اختيار مجموعة الميزات (FSS). كما قاموا بفحص وظائف الهدف المختلفة والأبواب الكمومية الشائعة، مثل أبواب الدوران، المستخدمة في الأدبيات.
في الختام، يقدم البحث مراجعة شاملة لـ QIEAs في سياق FSS، مع تسليط الضوء على الخوارزميات البارزة ومنهجياتها الفريدة. يحدد المؤلفون الفجوات البحثية الحالية ويقترحون اتجاهات البحث المستقبلية، لا سيما الحاجة إلى حلول أكثر قوة يمكنها إدارة البيانات عالية الأبعاد والبيئات الديناميكية. كما يحددون مشاكل البحث المفتوحة المتعلقة بـ QIEAs لـ FSS، بهدف إنشاء تصنيف مفصل يعزز الفهم ويضع أساسًا قويًا للتحقيقات المستقبلية في هذا المجال.
مقدمة
تناقش مقدمة الورقة التعقيد المتزايد للمشاكل الواقعية بسبب التقدم في الويب 2.0 والبيانات الضخمة، مما أدى إلى وفرة من الميزات في مجالات مختلفة. ليست جميع الميزات ذات صلة، ويمكن أن يؤدي تضمين ميزات غير ذات صلة أو زائدة إلى تدهور أداء النموذج. يتم تسليط الضوء على اختيار مجموعة الميزات (FSS) كخطوة حاسمة في إطار CRISP-DM، تهدف إلى تحديد مجموعات الميزات الإعلامية والملائمة لتعزيز دقة النموذج، وتقليل التعقيد، ومنع الإفراط في التكيف. تؤكد الورقة على الطبيعة التوافقية لـ FSS، حيث ينمو فضاء البحث بشكل أسي مع عدد الميزات، مما يجعل طرق البحث الشامل غير عملية لمجموعات البيانات الكبيرة.
لمعالجة هذه التحديات، ظهرت الخوارزميات التطورية (EAs) كأدوات فعالة لـ FSS، خاصة بسبب قدرتها على التعامل مع المشاكل الصعبة NP. تميز الورقة بين الخوارزميات التطورية المستوحاة من الكم (QIEAs) والخوارزميات التطورية الكمومية (QEAs)، مع التركيز فقط على QIEAs، التي تحاكي المبادئ الكمومية على الحواسيب التقليدية. تهدف المراجعة إلى تحليل التطورات الأخيرة في QIEAs وتطبيقاتها من 2002 إلى 2024، مقدمة رؤى حول الاتجاهات البحثية الحالية، والتقنيات، والفجوات المحتملة في هذا المجال. يتم توضيح المنهجية للمراجعة، بما في ذلك اختيار الأدبيات ذات الصلة ومعايير الاستبعاد، مع هيكلة الأقسام اللاحقة من الورقة لاستكشاف جوانب مختلفة من QIEAs وتأثيراتها على اختيار الميزات.
نقاش
تسلط قسم النقاش في الورقة الضوء على الدافع وراء المسح المقترح حول الخوارزميات التطورية المستوحاة من الكم (QIEAs) التي تركز بشكل خاص على اختيار الميزات (FSS). على الرغم من وجود العديد من المسوحات التي تتناول QIEAs عبر مجالات مختلفة، إلا أنه لم يركز أي منها فقط على FSS، مما يجعل هذا العمل فريدًا. يقدم المؤلفون تحليلًا شاملاً للمسوحات الحالية، موضحين مواضيعها ومساهماتها، مثل استكشاف أبواب الدوران الكمومية، والميتاheuristics المستوحاة من الكم، والذكاء الحسابي الكمومي. يهدف المسح إلى مساعدة الباحثين الجدد وذوي الخبرة في تحديد الاتجاهات الحالية، والتقنيات، والتطبيقات في QIEAs مع الإشارة أيضًا إلى القيود ومشاكل البحث المفتوحة.
تتوسع القسم أكثر في المبادئ الأساسية للحوسبة الكمومية التي تدعم QIEAs، مع التأكيد على مزايا بتات الكم (Qubits) على بتات التقليدية من حيث التراكب والتوازي. تسمح هذه الخاصية الفريدة بقدرات بحث عالمية محسنة في مشاكل التحسين. يقدم المؤلفون تصنيفًا لخوارزميات FSS المستندة إلى QIEA، مصنفين إياها وفقًا لمعايير مختلفة، بما في ذلك ترميز الحلول، ووظائف الهدف، وبيئات التنفيذ. كما يقدمون مراجعة مفصلة لأساليب QIEA الحالية، ملخصين منهجياتها وفعاليتها عبر تطبيقات مختلفة، مما يوفر نظرة واضحة على حالة البحث في هذا المجال.
DOI: https://doi.org/10.1007/s11128-025-04787-6
Publication Date: 2025-06-25
Author(s): Yelleti Vivek et al.
Primary Topic: Metaheuristic Optimization Algorithms Research
Overview
This section presents an overview of quantum-inspired evolutionary algorithms (QIEAs), which merge concepts from quantum computing with traditional evolutionary algorithms (EAs). By utilizing quantum bits, QIEAs introduce a probabilistic representation of features in solutions, enhancing diversity and enabling effective global search capabilities. This results in a beneficial tradeoff between exploration and exploitation. The authors conducted a comprehensive survey of 56 publications, analyzing the novelty and heuristics of existing QIEAs applied to the feature subset selection (FSS) problem. They also examined various objective functions and popular quantum gates, such as rotation gates, utilized in the literature.
In conclusion, the paper provides an extensive review of QIEAs in the context of FSS, highlighting notable algorithms and their unique methodologies. The authors identify existing research gaps and propose future research directions, particularly the need for more robust solutions that can manage high-dimensional data and dynamic environments. They also outline open research problems related to QIEAs for FSS, aiming to establish a detailed taxonomy that enhances understanding and lays a solid foundation for future investigations in this area.
Introduction
The introduction of the paper discusses the increasing complexity of real-world problems due to advancements in Web 2.0 and big data, which has led to an abundance of features in various domains. Not all features are relevant, and including irrelevant or redundant features can degrade model performance. Feature subset selection (FSS) is highlighted as a crucial step in the CRISP-DM framework, aimed at identifying informative and relevant subsets of features to enhance model accuracy, reduce complexity, and prevent overfitting. The paper emphasizes the combinatorial nature of FSS, where the search space grows exponentially with the number of features, making exhaustive search methods impractical for large datasets.
To address these challenges, evolutionary algorithms (EAs) have emerged as effective tools for FSS, particularly due to their ability to handle NP-hard problems. The paper distinguishes between quantum-inspired evolutionary algorithms (QIEAs) and quantum evolutionary algorithms (QEAs), focusing solely on QIEAs, which simulate quantum principles on classical computers. The review aims to analyze recent developments in QIEAs and their applications from 2002 to 2024, providing insights into current research trends, technologies, and potential gaps in the field. The methodology for the review is outlined, including the selection of relevant literature and exclusion criteria, with the subsequent sections of the paper structured to explore various aspects of QIEAs and their implications for feature selection.
Discussion
The discussion section of the paper highlights the motivation behind the proposed survey on Quantum-Inspired Evolutionary Algorithms (QIEAs) specifically focused on Feature Selection (FSS). Despite numerous surveys addressing QIEAs across various domains, none have concentrated solely on FSS, making this work unique. The authors provide a comprehensive analysis of existing surveys, detailing their themes and contributions, such as the exploration of quantum rotation gates, quantum-inspired metaheuristics, and quantum computational intelligence. The survey aims to assist both new and experienced researchers in identifying current trends, technologies, and applications in QIEAs while also pointing out limitations and open research problems.
The section further elaborates on the foundational principles of quantum computing that underpin QIEAs, emphasizing the advantages of quantum bits (Qubits) over classical bits in terms of superposition and parallelism. This unique property allows for enhanced global search capabilities in optimization problems. The authors introduce a taxonomy of QIEA-based FSS algorithms, categorizing them by various criteria, including solution encoding, objective functions, and implementation environments. They also present a detailed review of existing QIEA approaches, summarizing their methodologies and effectiveness across different applications, thereby providing a clear overview of the state of research in this area.