論文の概要: Towards an Optimal Hybrid Algorithm for EV Charging Stations Placement using Quantum Annealing and Genetic Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.01622v3
• Date: Fri, 22 Apr 2022 06:50:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-09 08:48:39.133252
• Title: Towards an Optimal Hybrid Algorithm for EV Charging Stations Placement using Quantum Annealing and Genetic Algorithms
• Title（参考訳）: 量子アニーリングと遺伝的アルゴリズムを用いたEV充電ステーション配置のための最適ハイブリッドアルゴリズム
• Authors: Aman Chandra, Jitesh Lalwani and Babita Jajodia
• Abstract要約: 本稿では電気自動車充電器配置(EVCP)問題を解くための良い方法を見つけることを目的とする。 著者らはこの問題を解決するために量子アニーリングと遺伝的アルゴリズムを組み合わせた小説を紹介した。
• 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: Quantum Annealing is a heuristic for solving optimization problems that have seen a recent surge in usage owing to the success of D-Wave Systems. This paper aims to find a good heuristic for solving the Electric Vehicle Charger Placement (EVCP) problem, a problem that stands to be very important given the costs of setting up an electric vehicle (EV) charger and the expected surge in electric vehicles across the world. The same problem statement can also be generalized to the optimal placement of any entity in a grid and can be explored for further uses. Finally, the authors introduce a novel heuristic combining Quantum Annealing and Genetic Algorithms to solve the problem. The proposed hybrid approach entails seeding the genetic algorithms with the results of quantum annealing. Experimental results show that this method decreases the minimum distance from Points of Interest (POI) by $42.89\%$ compared to vanilla quantum annealing over the sample EVCP datasets.
• Abstract（参考訳）: 量子アニーリング(Quantum Annealing)は、D-Wave Systemsの成功により最近利用が急増した最適化問題の解法である。 本稿では、電気自動車(EV)充電器の設置コストと、世界中の電気自動車の需要急増を考えると、EVCP(EVCP)問題を解決するための優れたヒューリスティックな方法を見つけることを目的とする。 同じ問題ステートメントをグリッド内の任意のエンティティの最適配置に一般化することもでき、さらなる用途で探索することができる。 最後に,量子アニーリングと遺伝的アルゴリズムを組み合わせた新しいヒューリスティックアルゴリズムを提案する。 提案されたハイブリッドアプローチは、量子アニールの結果によって遺伝的アルゴリズムをシード化する。 実験結果から,本手法はサンプルEVCPデータセット上でのバニラ量子アニールと比較して,POI(Points of Interest)からの最小距離を42.89 %$に削減することがわかった。

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