論文の概要: Quantum computing approach to railway dispatching and conflict management optimization on single-track railway lines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.08227v3
• Date: Tue, 30 Mar 2021 13:01:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-28 22:12:10.438829
• Title: Quantum computing approach to railway dispatching and conflict management optimization on single-track railway lines
• Title（参考訳）: 単線鉄道における鉄道派遣と競合管理最適化への量子コンピューティングアプローチ
• Authors: Krzysztof Domino, M\'aty\'as Koniorczyk, Krzysztof Krawiec, Konrad Ja{\l}owiecki, Bart{\l}omiej Gardas
• Abstract要約: 単線鉄道における遅延と競合管理という,実用的な鉄道派遣問題について考察する。 本稿では,量子アニール技術と互換性のある2次非拘束二元最適化(QUBO)モデルを提案する。 概念実証として、D-Wave量子アニールを用いてポーランドの鉄道網から選択した実生活問題を解く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4724825031148411
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we consider a practical railway dispatching problem: delay and conflict management on a single-track railway line. We examine the issue of train dispatching consequences caused by the arrival of an already delayed train to the segment being considered. This problem is computationally hard and often needs to be solved timely. Here, we introduce a quadratic unconstrained binary optimization (QUBO) model of the problem in question, compatible with the emerging quantum annealing technology. The model's instances can be executed on present-day quantum annealers. As a proof-of-concept, we solve selected real-life problems from the Polish railway network using D-Wave quantum annealers. As a reference, we also provide solutions calculated with classical methods, including those relevant to the community (linear integer programming) and a sophisticated algorithm based on tensor networks for solving QUBO problems.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,単線鉄道における遅延と競合管理という,実用的な鉄道派遣問題を考える。 本稿では,すでに遅れている列車がセグメントに到着したことによる列車の発送結果の問題点について検討する。 この問題は計算が難しく、しばしばタイムリーに解く必要がある。 本稿では,量子アニーリング技術(quantum annealing technology)と相性のある,問題の二次的非拘束型二分最適化(qubo)モデルを提案する。 モデルのインスタンスは、現在の量子アニール上で実行できる。 概念実証として,d波量子アニーラを用いたポーランド鉄道網から選択した実生活問題を解決する。 参考として,コミュニティに関連するもの(線形整数プログラミング)や,qubo問題を解くためのテンソルネットワークに基づく洗練されたアルゴリズムなど,古典的手法で計算された解を提供する。

関連論文リスト

• A Greedy Quantum Route-Generation Algorithm [0.0]
  本稿では,量子コンピュータから得られた全てのサンプルからの情報を用いて,経路を生成するグリーディアルゴリズムを提案する。 有向非巡回グラフ (DAG) としての定式化における量子ビットの関係に気付き, 実現可能な解を適応的に構築するアルゴリズムを設計した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-05T21:20:46Z)
• Solving rescheduling problems in heterogeneous urban railway networks using hybrid quantum-classical approach [0.157286095422595]
  与えられた問題に対して整数線型モデルを構築し、それをD-Waveの量子古典ハイブリッドソルバで解く。 提案手法はポーランドにおける実生活の異種都市ネットワーク上で実証されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-13T07:19:32Z)
• Hybrid quantum-classical computation for automatic guided vehicles scheduling [0.0]
  自動誘導車両をスケジューリングするビジネス中心の問題に対処するために、最先端ハイブリッド(必ずしも量子ではない)解決器の有効性を実証する。 我々は、量子処理ユニットから潜在的に補助を受ける古典的手法を実装するD-Waveハイブリッドソルバを利用する。 デッドロックの可能性を秘めた最大21AGVのシナリオを,ハイブリッドソルバで数秒で効率的に処理できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-01T09:11:53Z)
• Qubit efficient quantum algorithms for the vehicle routing problem on NISQ processors [48.68474702382697]
  時間窓付き車両ルーティング問題(VRPTW)は、ロジスティクス業界で直面する一般的な最適化問題である。 そこで本研究では,以前に導入した量子ビット符号化方式を用いて,バイナリ変数の数を削減した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-14T13:44:35Z)
• Quantum-inspired optimization for wavelength assignment [51.55491037321065]
  波長割当問題を解くための量子インスピレーションアルゴリズムを提案し,開発する。 本研究は,電気通信における現実的な問題に対する量子インスパイアされたアルゴリズムの活用の道筋をたどるものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-01T07:52:47Z)
• Accelerating the training of single-layer binary neural networks using the HHL quantum algorithm [58.720142291102135]
  Harrow-Hassidim-Lloyd (HHL) の量子力学的実装から有用な情報が抽出可能であることを示す。 しかし,本論文では,HHLの量子力学的実装から有用な情報を抽出し,古典的側面における解を見つける際の複雑性を低減することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-23T11:58:05Z)
• Optimizing Tensor Network Contraction Using Reinforcement Learning [86.05566365115729]
  本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)と組み合わせた強化学習(RL)手法を提案する。 この問題は、巨大な検索スペース、重い尾の報酬分布、そして困難なクレジット割り当てのために非常に難しい。 GNNを基本方針として利用するRLエージェントが,これらの課題にどのように対処できるかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-18T21:45:13Z)
• Improved Training of Physics-Informed Neural Networks with Model Ensembles [81.38804205212425]
  我々は、PINNを正しい解に収束させるため、解区間を徐々に拡大することを提案する。 すべてのアンサンブルのメンバーは、観測されたデータの近くで同じ解に収束する。 提案手法は, 得られた解の精度を向上させることができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-11T14:05:34Z)
• Adiabatic Quantum Computing for Multi Object Tracking [170.8716555363907]
  マルチオブジェクト追跡(MOT)は、オブジェクト検出が時間を通して関連付けられているトラッキング・バイ・検出のパラダイムにおいて、最もよくアプローチされる。 これらの最適化問題はNPハードであるため、現在のハードウェア上の小さなインスタンスに対してのみ正確に解決できる。 本手法は,既成整数計画法を用いても,最先端の最適化手法と競合することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-17T18:59:20Z)
• Quantum annealing in the NISQ era: railway conflict management [0.44040106718326594]
  我々は,単線鉄道における遅延と競合管理という,実用的な鉄道派遣問題を考える。 本稿では,量子アニール技術と互換性のある2次非拘束二元最適化(QUBO)モデルを提案する。 概念実証として、D-Wave量子アニールを用いてポーランドの鉄道網から選択した実生活問題を解く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-07T13:17:21Z)
• Quadratic and Higher-Order Unconstrained Binary Optimization of Railway Rescheduling for Quantum Computing [0.5161531917413706]
  本稿では,鉄道交通管理の問題の再スケジューリングのためのQUBOおよびHOBO表現について紹介する。 我々は、列車間の出入口の最小化、駅での滞在の最小化、線路の占有、車両の循環について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-07T14:07:07Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。