論文の概要: Hybrid Quantum Computing -- Tabu Search Algorithm for Partitioning
Problems: preliminary study on the Traveling Salesman Problem
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.04984v2
- Date: Mon, 12 Apr 2021 13:59:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-21 08:18:35.920819
- Title: Hybrid Quantum Computing -- Tabu Search Algorithm for Partitioning
Problems: preliminary study on the Traveling Salesman Problem
- Title（参考訳）: ハイブリッド量子コンピューティング-分割問題に対するタブ探索アルゴリズム-トラベリングセールスマン問題に関する予備的検討
- Authors: Eneko Osaba, Esther Villar-Rodriguez, Izaskun Oregi and Aitor
Moreno-Fernandez-de-Leceta
- Abstract要約: 本稿では,ハイブリッド量子コンピューティング - Tabu Search Algorithm と呼ばれる新しい解法を提案する。
提案手法の主な運用柱は、量子資源へのアクセスの制御の強化と、収益性のないアクセスの大幅な削減である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8434687648198277
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum Computing is considered as the next frontier in computing, and it is
attracting a lot of attention from the current scientific community. This kind
of computation provides to researchers with a revolutionary paradigm for
addressing complex optimization problems, offering a significant speed
advantage and an efficient search ability. Anyway, Quantum Computing is still
in an incipient stage of development. For this reason, present architectures
show certain limitations, which have motivated the carrying out of this paper.
In this paper, we introduce a novel solving scheme coined as hybrid Quantum
Computing - Tabu Search Algorithm. Main pillars of operation of the proposed
method are a greater control over the access to quantum resources, and a
considerable reduction of non-profitable accesses. To assess the quality of our
method, we have used 7 different Traveling Salesman Problem instances as
benchmarking set. The obtained outcomes support the preliminary conclusion that
our algorithm is an approach which offers promising results for solving
partitioning problems while it drastically reduces the access to quantum
computing resources. We also contribute to the field of Transfer Optimization
by developing an evolutionary multiform multitasking algorithm as
initialization method.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングはコンピューティングの次のフロンティアと見なされており、現在の科学コミュニティから多くの注目を集めている。
この種の計算は、複雑な最適化問題に対処するための革新的なパラダイムを研究者に与え、大幅な高速化と効率的な検索能力を提供する。
いずれにせよ、量子コンピューティングはまだ開発の初期段階にある。
このため,本論文の実施を動機づけた,一定の制約を示すアーキテクチャが提案されている。
本稿では, ハイブリッド量子コンピューティング (hybrid quantum computing, tabu search algorithm) という新しい解法を提案する。
提案手法の主な運用柱は、量子資源へのアクセスの制御の強化と、収益性のないアクセスの大幅な削減である。
提案手法の質を評価するため、7種類のトラベリングセールスマン問題をベンチマークセットとして使用した。
得られた結果は,本アルゴリズムが量子コンピューティング資源へのアクセスを大幅に削減しつつ,分割問題の解決に有望な結果をもたらすという予備的な結論を支持する。
また,初期化手法として進化的マルチフォームマルチタスクアルゴリズムを開発することにより,転送最適化の分野に寄与する。
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