論文の概要: A case study of variational quantum algorithms for a job shop scheduling problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.03745v2
• Date: Fri, 11 Feb 2022 12:33:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-15 20:34:25.580956
• Title: A case study of variational quantum algorithms for a job shop scheduling problem
• Title（参考訳）: ジョブショップスケジューリング問題に対する変分量子アルゴリズムのケーススタディ
• Authors: David Amaro, Matthias Rosenkranz, Nathan Fitzpatrick, Koji Hirano, Mattia Fiorentini
• Abstract要約: 我々は、IBMの超伝導量子プロセッサ上で動作する4つの変分量子アルゴリズムをジョブショップスケジューリング問題に適用する。 5量子ビットの比較により、最近のフィルタリング変分量子固有解法(F-VQE)はより高速に収束することが示された。 F-VQEは、エラー軽減後処理なしで、ハードウェア上で最大23キュービットの問題を容易に解決する。
• 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: Combinatorial optimization models a vast range of industrial processes aiming at improving their efficiency. In general, solving this type of problem exactly is computationally intractable. Therefore, practitioners rely on heuristic solution approaches. Variational quantum algorithms are optimization heuristics that can be demonstrated with available quantum hardware. In this case study, we apply four variational quantum heuristics running on IBM's superconducting quantum processors to the job shop scheduling problem. Our problem optimizes a steel manufacturing process. A comparison on 5 qubits shows that the recent filtering variational quantum eigensolver (F-VQE) converges faster and samples the global optimum more frequently than the quantum approximate optimization algorithm (QAOA), the standard variational quantum eigensolver (VQE), and variational quantum imaginary time evolution (VarQITE). Furthermore, F-VQE readily solves problem sizes of up to 23 qubits on hardware without error mitigation post processing.
• Abstract（参考訳）: 組合せ最適化は、その効率を改善することを目的とした幅広い産業プロセスをモデル化する。 一般に、この種の問題を正確に解くことは計算上難解である。 したがって、実践者はヒューリスティックな解決策に頼っている。 変分量子アルゴリズムは、利用可能な量子ハードウェアで実証できる最適化ヒューリスティックである。 本稿では,IBMの超伝導量子プロセッサ上で動作する4つの変分量子ヒューリスティックをジョブショップスケジューリング問題に適用する。 我々の問題は製鋼工程を最適化する。 5量子ビットの比較により、最近のフィルタリング変分量子固有ソルバ(f-vqe)はより高速に収束し、量子近似最適化アルゴリズム(qaoa)、標準変分量子固有ソルバ(vqe)、変分量子虚時発展(varqite)よりもグローバルに最適であることを示す。 さらに、F-VQEは、エラー軽減後処理なしで、ハードウェア上で最大23キュービットの問題を解決する。

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