論文の概要: Implementable Hybrid Quantum Ant Colony Optimization Algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.03845v2
- Date: Fri, 26 Nov 2021 10:52:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-23 02:10:35.258446
- Title: Implementable Hybrid Quantum Ant Colony Optimization Algorithm
- Title（参考訳）: 実装可能なハイブリッド量子アントコロニー最適化アルゴリズム
- Authors: Mikel Garcia de Andoin and Javier Echanobe
- Abstract要約: NP-hard問題に対する近似解を生成するための新しいハイブリッド量子アルゴリズムを提案する。
我々は,近距離量子コンピュータで真に実装できる改良されたアルゴリズムを開発した。
ノイズレス量子回路をシミュレートしたベンチマークと、IBM量子コンピュータを用いた実験により、アルゴリズムの有効性が示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We propose a new hybrid quantum algorithm based on the classical Ant Colony
Optimization algorithm to produce approximate solutions for NP-hard problems,
in particular optimization problems. First, we discuss some previously proposed
Quantum Ant Colony Optimization algorithms, and based on them, we develop an
improved algorithm that can be truly implemented on near-term quantum
computers. Our iterative algorithm codifies only the information about the
pheromones and the exploration parameter in the quantum state, while
subrogating the calculation of the numerical result to a classical computer. A
new guided exploration strategy is used in order to take advantage of the
quantum computation power and generate new possible solutions as a
superposition of states. This approach is specially useful to solve constrained
optimization problems, where we can implement efficiently the exploration of
new paths without having to check the correspondence of a path to a solution
before the measurement of the state. As an example of a NP-hard problem, we
choose to solve the Quadratic Assignment Problem. The benchmarks made by
simulating the noiseless quantum circuit and the experiments made on IBM
quantum computers show the validity of the algorithm.
- Abstract（参考訳）: 古典的アントコロニー最適化アルゴリズムに基づく新しいハイブリッド量子アルゴリズムを提案し,np-hard問題の近似解,特に最適化問題を生成する。
まず,先述した量子antコロニー最適化アルゴリズムについて検討し,それに基づいて,近距離量子コンピュータに真に実装可能な改良アルゴリズムを開発した。
我々の反復アルゴリズムは、量子状態におけるフェロモンと探索パラメータに関する情報のみを符号化し、計算結果を古典的なコンピュータにサブロゲートする。
量子計算能力を活用し、状態の重ね合わせとして新たな可能な解を生成するために、新しいガイド付き探索戦略が用いられる。
このアプローチは制約のある最適化問題を解くのに特に有用であり、状態の測定の前に解への経路の対応を確認することなく、新しい経路の探索を効率的に行うことができる。
NPハード問題の一例として、擬似代入問題の解法を選択する。
ノイズのない量子回路をシミュレートしたベンチマークとibm量子コンピュータによる実験はアルゴリズムの有効性を示している。
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