論文の概要: Quantum Annealing Continuous Optimisation in Renewable Energy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.11322v2
• Date: Sat, 2 Apr 2022 15:40:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-29 23:13:02.463914
• Title: Quantum Annealing Continuous Optimisation in Renewable Energy
• Title（参考訳）: 再生可能エネルギーにおける量子アニール連続最適化
• Authors: Mansour T.A. Sharabiani, Vibe B. Jakobsen, Martin Jeppesen, Alireza S. Mahani
• Abstract要約: 再生可能エネルギー最適化は計算集約的な課題を引き起こす。 量子アニーリング連続最適化(QuAnCO)を提案する。 我々は,自然エネルギーのバイオマス混合選択を最適化する現実的な課題に取り組む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Renewable energy optimisation poses computationally-intensive challenges. Yet, often the continuous nature of the decision space precludes the use of many emerging, non-von-Neumann computing platforms such as quantum annealing, which are limited to discrete problems. We propose Quantum Annealing Continuous Optimisation (QuAnCO), a Trust Region (TR)-based algorithm, where the TR Newton sub-problem is transformed into Quadratic Unconstrained Binary Optimisation (QUBO), thereby allowing the use of Ising solvers such as D-Wave's quantum annealer. This transformation to QUBO is done by 1) using a hyper-rectangular shape for the TR, 2) discrete representation of each continuous dimension using an interval-bounded integer, and 3) binary encoding of the resulting bounded integers. We tackle a real-world challenge of optimising the biomass mix selection for Nature Energy, the largest biogas producer in Europe, thus providing evidence of feasibility and performance advantage in using QuAnCO in green energy production, and beyond.
• Abstract（参考訳）: 再生可能エネルギー最適化は計算集約的な課題を引き起こす。 しかし、多くの場合、決定空間の連続性は、量子アニーリングのような新興で非ノイマン計算プラットフォームの使用を妨げ、離散問題に限定される。 本稿では,信頼領域(TR)に基づく量子アニーリング連続最適化(QuAnCO)を提案する。このアルゴリズムでは,TRニュートンのサブプロブレムを擬似非拘束バイナリ最適化(QUBO)に変換することにより,D-Waveの量子アニーラのようなイジング問題を解くことができる。 この QUBO への変換は 1) TRの超矩形形状を用いた場合 2)区間境界付き整数を用いた各連続次元の離散表現と 3) 得られた有界整数のバイナリエンコーディング。 我々は,欧州最大のバイオガス生産国であるナチュラル・エナジーのバイオマスミックス選択を最適化する実世界の課題に挑戦し,クエンコを用いたグリーンエナジー生産等における実現可能性と性能の優位性を実証する。

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