論文の概要: Solving Sensor Placement Problems In Real Water Distribution Networks Using Adiabatic Quantum Computation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.04075v2
• Date: Fri, 20 Aug 2021 13:53:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-19 04:58:13.095566
• Title: Solving Sensor Placement Problems In Real Water Distribution Networks Using Adiabatic Quantum Computation
• Title（参考訳）: 断熱量子計算による実水流ネットワークにおけるセンサ配置問題の解法
• Authors: Stefano Speziali, Federico Bianchi, Andrea Marini, Lorenzo Menculini, Massimiliano Proietti, Loris F. Termite, Alberto Garinei, Marcello Marconi, Andrea Delogu
• Abstract要約: 本稿では,水分配ネットワーク(WDN)に圧力センサを正しく配置する問題を最適化問題として定式化する。 センサ配置問題に対するQUBOとIsingの定式化について概説する。 本稿では,オープンソースのPythonライブラリであるPyQUBOを用いて,ハミルトニアンを最小化することで,この問題を解決するための詳細な手順を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.2810884211586
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum annealing has emerged in the last few years as a promising quantum computing approach to solving large-scale combinatorial optimization problems. In this paper, we formulate the problem of correctly placing pressure sensors on a Water Distribution Network (WDN) as a combinatorial optimization problem in the form of a Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) or Ising model. Optimal sensor placement is indeed key to detect and isolate fault events. We outline the QUBO and Ising formulations for the sensor placement problem starting from the network topology and few other features. We present a detailed procedure to solve the problem by minimizing its Hamiltonian using PyQUBO, an open-source Python Library. We then apply our methods to the case of a real Water Distribution Network. Both simulated annealing and a hybrid quantum-classical approach on a D-Wave machine are employed.
• Abstract（参考訳）: 量子アニールは、大規模な組合せ最適化問題を解決するための有望な量子コンピューティングアプローチとしてここ数年で登場した。 本稿では,水分配ネットワーク(WDN)に圧力センサを正しく配置する問題を,擬似非拘束バイナリ最適化(QUBO)モデルやIsingモデルを用いて組合せ最適化問題として定式化する。 障害イベントの検出と分離には,センサ配置の最適性が重要です。 本稿では,ネットワークトポロジから開始したセンサ配置問題に対するquboとイジングの定式化と,その他のいくつかの特徴について概説する。 本稿では,オープンソースのPythonライブラリであるPyQUBOを用いて,ハミルトニアンを最小化することで,この問題を解決するための詳細な手順を提案する。 次に,本手法を実際の配水ネットワークの場合に適用する。 シミュレーションアニーリングとD-Waveマシンに対するハイブリッド量子古典的アプローチの両方を用いる。

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