論文の概要: Optimizing the Production of Test Vehicles using Hybrid Constrained Quantum Annealing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.15421v1
• Date: Tue, 29 Mar 2022 10:36:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-20 09:23:16.807252
• Title: Optimizing the Production of Test Vehicles using Hybrid Constrained Quantum Annealing
• Title（参考訳）: ハイブリッド制約量子アニーリングによる試験車生産の最適化
• Authors: Adam Glos, Akash Kundu, \"Ozlem Salehi
• Abstract要約: 本稿では,D-Wave によるハイブリッド制約2次モデル (CQM) の解法を用いて,満足度という枠組みの問題をモデル化し,その解法を提案する。 我々は、CQMソルバの性能は、テスト車両の数を最適化する古典的なソルバに匹敵するものであると結論付けた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Optimization of pre-production vehicle configurations is one of the challenges in the automotive industry. Given a list of tests requiring cars with certain features, it is desirable to find the minimum number of cars that cover the tests and obey the configuration rules. In this paper, we model the problem in the framework of satisfiability and solve it by utilizing the newly introduced hybrid constrained quadratic model (CQM) solver provided by D-Wave. The problem definition is based on the "Optimizing the Production of Test Vehicles" use case given in the BMW Quantum Computing Challenge. We formulate a constrained quadratic model for the problem and use a greedy algorithm to configure the cars. We benchmark the results obtained from the CQM solver with the results from the classical solvers like CBC (Coin-or branch and cut) and Gurobi. We conclude that the performance of the CQM solver is comparable to classical solvers in optimizing the number of test vehicles. As an extension to the problem, we describe how the scheduling of the tests can be incorporated into the model.
• Abstract（参考訳）: 自動車産業における課題の一つは、生産前の車両構成の最適化である。 特定の特徴を持つ車を必要とするテストのリストを考えると、テストをカバーする最小限の車を見つけ、設定ルールに従うことが望ましい。 本稿では,D-Wave が新たに導入したハイブリッド制約2次モデル (CQM) を用いて,満足度という枠組みの問題をモデル化し,それを解く。 問題の定義は、BMW量子コンピューティングチャレンジで与えられた「テスト車両の生産を最適化する」ユースケースに基づいている。 問題に対して制約付き二次モデルを定式化し,車の設定にグレディアルゴリズムを用いる。 CQMソルバから得られた結果をCBC(Coin-or branch and cut)やGurobiなどの古典的解法と比較した。 その結果,cqmソルバの性能は,テスト車両数を最適化する古典的なソルバに匹敵することがわかった。 問題の拡張として,テストのスケジューリングをモデルに組み込む方法について述べる。

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