論文の概要: Solving combinatorial problems by two D_Wave hybrid solvers: a case
study of traveling salesman problems in the TSP Library
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.05948v1
- Date: Tue, 8 Jun 2021 18:37:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-27 06:20:01.130642
- Title: Solving combinatorial problems by two D_Wave hybrid solvers: a case
study of traveling salesman problems in the TSP Library
- Title（参考訳）: 2つのD_Waveハイブリッドソルバによる組合せ問題を解く:TSPライブラリーにおける旅行セールスマン問題のケーススタディ
- Authors: Richard H. Warren
- Abstract要約: TSPライブラリのトラベルセールスマン問題は、D_Wave量子コンピュータDW_2000Q_6で処理するには大きすぎる。
本稿では,2つのD_WaveハイブリッドソルバであるKerberosとLeapHybridSamplerによるTSPライブラリの最小対称走行セールスマン問題の解法について報告する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The D_Wave quantum computer is an analog device that approximates optimal
solutions to optimization problems. The traveling salesman problems in the TSP
Library are too large to process on the D_Wave quantum computer DW_2000Q_6. We
report favorable approximations for solving the smallest, symmetric traveling
salesman problems in the TSP Library by two D_Wave hybrid solvers, Kerberos and
LeapHybridSampler. This is useful work about results from new quantum tools on
problems that have been studied. It is expected to show a quantum way forward
with larger problems when the hardware is upgraded. Also this work demonstrates
that the TSP Library is a source of benchmarks for quantum processing of
combinatorial problems. The hybrid solvers combine quantum and classical
methods in a manner that is D_Wave proprietary information. The results from
Kerberos were closer to optimal than the results from LeapHybridSampler. We
show that the error percent from optimal increases as the problem size
increases, which is consistent with results on D-Wave_s quantum computer for
other optimization problems. An appendix contains outcomes from the two hybrid
solvers for two asymmetric traveling salesman problems that are in the TSP
Library. Again, the Kerberos results were closer to optimal than those from
LeapHybridSampler, which indicates that Kerberos is superior to
LeapHybridSampler on traveling salesman problems.
- Abstract（参考訳）: D_Wave量子コンピュータは最適化問題の最適解を近似するアナログデバイスである。
TSPライブラリのトラベルセールスマン問題は、D_Wave量子コンピュータDW_2000Q_6で処理するには大きすぎる。
本稿では,2つのD_WaveハイブリッドソルバであるKerberosとLeapHybridSamplerによるTSPライブラリの最小対称走行セールスマン問題の解法について報告する。
これは、研究されている問題に関する新しい量子ツールの結果に関する有用な研究である。
ハードウェアがアップグレードされた場合、より大きな問題で量子的に前進することが期待されている。
この研究は、TSPライブラリが組合せ問題の量子処理のベンチマークの源であることを実証している。
ハイブリッドソルバは、D_Waveプロプライエタリな情報である方法で量子的および古典的手法を組み合わせる。
Kerberosの結果は LeapHybridSamplerの結果よりも最適に近い。
我々は,D-Wave_s量子コンピュータの他の最適化問題に対する結果と一致する問題サイズが大きくなるにつれて,最適値から誤差パーセントが増加することを示す。
付録には、TSPライブラリにある2つの非対称な旅行セールスマン問題に対する2つのハイブリッドソルバの結果が含まれている。
またしても、kerberosの結果はleaphybridsamplerの結果よりも最適に近く、これはケルベロスは旅行セールスマンの問題においてleaphybridsamplerよりも優れていることを示している。
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