論文の概要: A Quantum Annealing Approach for Dynamic Multi-Depot Capacitated Vehicle Routing Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.12478v2
• Date: Wed, 27 May 2020 02:55:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-18 07:55:52.388760
• Title: A Quantum Annealing Approach for Dynamic Multi-Depot Capacitated Vehicle Routing Problem
• Title（参考訳）: 動的多点容量車両ルーティング問題に対する量子アニーリング手法
• Authors: Ramkumar Harikrishnakumar, Saideep Nannapaneni, Nam H. Nguyen, James E. Steck, Elizabeth C. Behrman
• Abstract要約: 本稿では,AQC(Adiabatic Quantum Computation)の原理に基づく量子コンピューティングアルゴリズムを提案する。 従来のアルゴリズムと比較して、車両ルーティング問題(VRP)のような最適化問題の解法において、計算上の利点が顕著に示された。 これは、輸送、物流、サプライチェーン管理の分野における実世界の応用におけるNPハード最適化問題である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.057312718525522
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum annealing (QA) is a quantum computing algorithm that works on the principle of Adiabatic Quantum Computation (AQC), and it has shown significant computational advantages in solving combinatorial optimization problems such as vehicle routing problems (VRP) when compared to classical algorithms. This paper presents a QA approach for solving a variant VRP known as multi-depot capacitated vehicle routing problem (MDCVRP). This is an NP-hard optimization problem with real-world applications in the fields of transportation, logistics, and supply chain management. We consider heterogeneous depots and vehicles with different capacities. Given a set of heterogeneous depots, the number of vehicles in each depot, heterogeneous depot/vehicle capacities, and a set of spatially distributed customer locations, the MDCVRP attempts to identify routes of various vehicles satisfying the capacity constraints such as that all the customers are served. We model MDCVRP as a quadratic unconstrained binary optimization (QUBO) problem, which minimizes the overall distance traveled by all the vehicles across all depots given the capacity constraints. Furthermore, we formulate a QUBO model for dynamic version of MDCVRP known as D-MDCVRP, which involves dynamic rerouting of vehicles to real-time customer requests. We discuss the problem complexity and a solution approach to solving MDCVRP and D-MDCVRP on quantum annealing hardware from D-Wave.
• Abstract（参考訳）: 量子アニーリング(Quantum annealing, QA)は、AQC(Adiabatic Quantum Computation)の原理に基づく量子コンピューティングアルゴリズムであり、従来のアルゴリズムと比較して、車両ルーティング問題(VRP)のような組合せ最適化問題の解法において、計算上の優位性を示す。 本稿では,MDCVRP (Multi-depot Capacitated Vehicle routing problem) と呼ばれる可変VRP問題に対するQAアプローチを提案する。 これは、輸送、物流、サプライチェーン管理の分野における実世界の応用におけるNPハード最適化問題である。 異種補給所と車体容量の異なる車両について検討する。 ヘテロジニアスデポのセット、各デポ内の車両数、異質デポ/車両容量、空間的に分散した顧客位置のセットが与えられた場合、MDCVRPは、全顧客が提供されるキャパシティの制約を満たす様々な車両のルートを特定しようとする。 MDCVRPを2次非拘束二元最適化(QUBO)問題としてモデル化し,キャパシティ制約を考慮に入れた全車種間距離を最小化する。 さらに,D-MDCVRPとして知られるMDCVRPの動的バージョンに対するQUBOモデルを定式化し,車種をリアルタイムの顧客要求に動的に再ルーティングする。 本稿では,D-Wave の量子アニールハードウェア上での MDCVRP と D-MDCVRP の解法について述べる。

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