論文の概要: Multi-car paint shop optimization with quantum annealing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.07876v2
- Date: Wed, 10 Nov 2021 17:15:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-14 22:41:21.561345
- Title: Multi-car paint shop optimization with quantum annealing
- Title(参考訳): 量子アニーリングによるマルチカーペイントショップ最適化
- Authors: Sheir Yarkoni, Alex Alekseyenko, Michael Streif, David Von Dollen,
Florian Neukart, Thomas B\"ack
- Abstract要約: 本稿では,自動車産業アプリケーション,マルチカーペンキショップ (MCPS) 問題に取り組むために,バイナリペイントショップ問題 (BPSP) の一般化を提案する。
この最適化の目的は、製造中のペイントショップキュー内の車両間のカラースイッチ数を最小化することであり、既知のNPハード問題である。
我々はペイントショップ問題のサブクラスを区別し,基本MCPS問題をIsingモデルとして定式化する方法を示す。
- 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: We present a generalization of the binary paint shop problem (BPSP) to tackle
an automotive industry application, the multi-car paint shop (MCPS) problem.
The objective of the optimization is to minimize the number of color switches
between cars in a paint shop queue during manufacturing, a known NP-hard
problem. We distinguish between different sub-classes of paint shop problems,
and show how to formulate the basic MCPS problem as an Ising model. The problem
instances used in this study are generated using real-world data from a factory
in Wolfsburg, Germany. We compare the performance of the D-Wave 2000Q and
Advantage quantum processors to other classical solvers and a hybrid
quantum-classical algorithm offered by D-Wave Systems. We observe that the
quantum processors are well-suited for smaller problems, and the hybrid
algorithm for intermediate sizes. However, we find that the performance of
these algorithms quickly approaches that of a simple greedy algorithm in the
large size limit.
- Abstract(参考訳): 本稿では,自動車産業アプリケーション,マルチカーペンキショップ (MCPS) 問題に取り組むために,バイナリペイントショップ問題 (BPSP) の一般化を提案する。
この最適化の目的は、製造中のペイントショップキュー内の車両間のカラースイッチ数を最小化することであり、既知のNPハード問題である。
我々はペイントショップの様々なサブクラスを区別し、基本的なMCPS問題をIsingモデルとして定式化する方法を示す。
この研究で使用される問題は、ドイツのヴォルフスブルクにある工場の実際のデータを用いて生成される。
D-Wave 2000QとAdvantage量子プロセッサの性能を、他の古典的解法やD-Wave Systemsが提供するハイブリッド量子古典アルゴリズムと比較する。
量子プロセッサはより小さな問題には適しており、中間サイズにはハイブリッドアルゴリズムが適している。
しかし,これらのアルゴリズムの性能は,大規模に制限された単純な欲求的アルゴリズムに素早くアプローチできることが判明した。
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