論文の概要: Quadratic and Higher-Order Unconstrained Binary Optimization of Railway
Rescheduling for Quantum Computing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.03234v5
- Date: Wed, 20 Jul 2022 09:49:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-23 04:24:52.327563
- Title: Quadratic and Higher-Order Unconstrained Binary Optimization of Railway
Rescheduling for Quantum Computing
- Title（参考訳）: 量子コンピューティングのための鉄道再スケジュールの二次および高次非拘束二元最適化
- Authors: Krzysztof Domino, Akash Kundu, \"Ozlem Salehi, Krzysztof Krawiec
- Abstract要約: 本稿では,鉄道交通管理の問題の再スケジューリングのためのQUBOおよびHOBO表現について紹介する。
我々は、列車間の出入口の最小化、駅での滞在の最小化、線路の占有、車両の循環について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5161531917413706
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As consequences of disruptions in railway traffic affect passenger
experience/satisfaction, appropriate rerouting and/or rescheduling is
necessary. These problems are known to be NP-hard, given the numerous
restrictions of traffic nature. With the recent advances in quantum
technologies, quantum annealing has become an alternative method to solve such
optimization problems. To use quantum annealing, the problem needs to be
encoded in QUBO (quadratic unconstrained binary optimization) or HOBO
(higher-order binary optimization) formulation that can be recast as a QUBO.
This paper introduces QUBO and HOBO representations for rescheduling problems
of railway traffic management; the latter is a new approach up to our
knowledge. This new approach takes into account not only the single-track lines
but also the double- and multi-track lines, as well as stations composed of
tracks and switches. We consider the conditions of minimal headway between
trains, minimal stay on stations, track occupation, and rolling stock
circulation. Furthermore, a hybrid quantum-classical procedure is presented
that includes rerouting. We demonstrate the proof of concept implementation on
the D-Wave Quantum Processing Unit and D-Wave hybrid solver.
- Abstract（参考訳）: 鉄道交通の混乱の結果が乗客の体験や満足度に影響するため、適切なルート変更や再スケジュールが必要となる。
これらの問題は、交通特性の多くの制限からNPハードであることが知られている。
近年の量子技術の発展により、量子アニールはそのような最適化問題を解決する代替手法となっている。
量子アニールを使用するには、QUBO(四進二進最適化)やHOBO(高次二進二進最適化)で符号化し、QUBOとして再キャストする必要がある。
本稿では,鉄道交通管理における問題の再スケジュールのためのquboとhobo表現について紹介する。
この新しいアプローチは、単線線だけでなく、複線、複線、および線路とスイッチからなる駅も考慮に入れている。
我々は、列車間のヘッドウェイの最小化、駅滞在の最小化、線路の占有状況、車両の循環状況について考察する。
さらに、リルーティングを含むハイブリッド量子古典手順も提示される。
D-Wave Quantum Processing Unit と D-Wave Hybridsolvr のコンセプト実装の実証実験を行った。
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