論文の概要: Focusing on the Hybrid Quantum Computing -- Tabu Search Algorithm: new
results on the Asymmetric Salesman Problem
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.05919v1
- Date: Thu, 11 Feb 2021 10:08:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-12 14:07:56.162397
- Title: Focusing on the Hybrid Quantum Computing -- Tabu Search Algorithm: new
results on the Asymmetric Salesman Problem
- Title（参考訳）: ハイブリッド量子コンピューティング-タブサーチアルゴリズムに注目して--非対称セールスマン問題に関する新しい結果
- Authors: Eneko Osaba, Esther Villar-Rodriguez, Izaskun Oregi and Aitor
Moreno-Fernandez-de-Leceta
- Abstract要約: 本稿では,分割問題に対するハイブリッド量子コンピューティング - Tabu Search Algorithm の結果と結果を拡張する。
さらなる貢献として、この研究は量子コンピューティングを用いた非対称トラベリングセールスマン問題の最初の解法であると仮定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.672938048065882
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum Computing is an emerging paradigm which is gathering a lot of
popularity in the current scientific and technological community. Widely
conceived as the next frontier of computation, Quantum Computing is still at
the dawn of its development being current solving systems suffering from
significant limitations in terms of performance and capabilities. Some
interesting approaches have been devised by researchers and practitioners in
order to overcome these barriers, being quantum-classical hybrid algorithms one
of the most often used solving schemes. The main goal of this paper is to
extend the results and findings of the recently proposed hybrid Quantum
Computing - Tabu Search Algorithm for partitioning problems. To do that, we
focus our research on the adaptation of this method to the Asymmetric Traveling
Salesman Problem. In overall, we have employed six well-known instances
belonging to TSPLIB to assess the performance of Quantum Computing - Tabu
Search Algorithm in comparison to QBSolv -- a state-of-the-art decomposing
solver. Furthermore, as an additional contribution, this work also supposes the
first solver of the Asymmetric Traveling Salesman Problem using a Quantum
Computing based method. Aiming to boost whole community's research in QC, we
have released the project's repository as open source code for further
application and improvements.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは、現在の科学と技術コミュニティで多くの人気を集めている新興パラダイムである。
量子コンピューティングは、計算の次のフロンティアとして広く考えられており、パフォーマンスと能力の面で大きな制限に苦しんでいる現在のソリューションシステムである開発がまだ始まっています。
これらの障壁を克服するために、研究者や実践者によっていくつかの興味深いアプローチが考案され、量子古典的ハイブリッドアルゴリズムは最もよく使われる解法の一つである。
本研究の目的は,最近提案されたハイブリッド量子コンピューティング - Tabu Search Algorithm の分割問題に対する結果と結果を拡張することである。
そこで本研究では,この手法を非対称トラベルセールスマン問題に適応させることに着目する。
全体として、TSPLIBに属する6つの有名なインスタンスを用いて量子コンピューティング - タブサーチアルゴリズムの性能を評価し、最先端の分解解であるQBSolvと比較した。
さらに、この研究は、量子計算に基づく手法を用いた非対称トラベルセールスマン問題の最初の解決者も想定している。
qcにおけるコミュニティ全体の調査を促進すべく、我々は、さらなるアプリケーションと改善のために、プロジェクトのリポジトリをオープンソースコードとしてリリースした。
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