論文の概要: Goal Seeking Quadratic Unconstrained Binary Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.12951v1
• Date: Wed, 24 Mar 2021 03:03:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-25 22:32:51.067160
• Title: Goal Seeking Quadratic Unconstrained Binary Optimization
• Title（参考訳）: 目標探索2次非拘束二元最適化
• Authors: Amit Verma and Mark Lewis
• Abstract要約: 本稿では,目標からのずれを最小限に抑える2種類の目標探索QUBOを提案する。 本論文では、タブー探索に基づく1フリップによる目標からの偏差を最小限に抑える2種類の目標探索QUBOについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5439020425819
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) modeling and solution framework is required for quantum and digital annealers whose goal is the optimization of a well defined metric, the objective function. However, diverse suboptimal solutions may be preferred over harder to implement strict optimal ones. In addition, the decision-maker usually has insights that are not always efficiently translated into the optimization model, such as acceptable target, interval or range values. Multi-criteria decision making is an example of involving the user in the decision process. In this paper, we present two variants of goal-seeking QUBO that minimize the deviation from the goal through a tabu-search based greedy one-flip heuristic. Experimental results illustrate the efficacy of the proposed approach over Constraint Programming for quickly finding a satisficing set of solutions.
• Abstract（参考訳）: quabo(quadratic unconstrained binary optimization)モデリングと解フレームワークは、明確に定義された計量、目的関数の最適化を目標とする量子およびデジタルアニーラに対して必要である。 しかし、厳密な最適解を実装するよりも、多様な準最適解の方が好まれる。 加えて、意思決定者は通常、許容範囲、間隔、範囲値などの最適化モデルに常に効率的に変換されない洞察を持つ。 マルチ基準意思決定は、ユーザの意思決定プロセスへの関与の一例である。 本稿では,目標からの偏差を最小限に抑える2種類の目標探索QUBOを提案する。 実験結果から,制約プログラミングに対する提案手法の有効性が示唆された。

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