論文の概要: Data-Driven Quantum Approximate Optimization Algorithm for Cyber-Physical Power Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.00738v1
• Date: Sat, 2 Apr 2022 01:55:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-20 00:42:31.121749
• Title: Data-Driven Quantum Approximate Optimization Algorithm for Cyber-Physical Power Systems
• Title（参考訳）: サイバー物理電力システムのためのデータ駆動量子近似最適化アルゴリズム
• Authors: Hang Jing, Ye Wang, Yan Li
• Abstract要約: 量子技術は、電力システムの計算問題に挑戦するための画期的な方法論を提供する。 正規化グラフ密度に基づいて重み付きグラフ間で準最適パラメータを転送するデータ駆動型QAOAを提案する。 この研究はQAOAを前進させ、ノイズの多い中間スケールの量子デバイスにおける電力システムへの量子技術の実用的応用を試みている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.767702870937779
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum technology provides a ground-breaking methodology to tackle challenging computational issues in power systems, especially for Distributed Energy Resources (DERs) dominant cyber-physical systems that have been widely developed to promote energy sustainability. The systems' maximum power or data sections are essential for monitoring, operation, and control, while high computational effort is required. Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) provides a promising means to search for these sections by leveraging quantum resources. However, its performance highly relies on the critical parameters, especially for weighted graphs. We present a data-driven QAOA, which transfers quasi-optimal parameters between weighted graphs based on the normalized graph density, and verify the strategy with 39,774 instances. Without parameter optimization, our data-driven QAOA is comparable with the Goemans-Williamson algorithm. This work advances QAOA and pilots the practical application of quantum technique to power systems in noisy intermediate-scale quantum devices, heralding its next-generation computation in the quantum era.
• Abstract（参考訳）: 量子技術は、特にエネルギー持続可能性を促進するために広く開発された分散エネルギー資源(ders)支配的なサイバー物理システムにおいて、電力システムの計算問題に取り組むための画期的な手法を提供する。 システムの最大電力またはデータセクションは、高い計算労力を必要とする間、監視、運用、制御に不可欠である。 量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)は、量子資源を利用してこれらのセクションを探索する有望な手段を提供する。 しかし、その性能は臨界パラメータ、特に重み付きグラフに大きく依存している。 本稿では、正規化グラフ密度に基づいて重み付きグラフ間で準最適パラメータを転送するデータ駆動QAOAを提案し、39,774インスタンスでその戦略を検証する。 パラメータ最適化がなければ、データ駆動型QAOAはGoemans-Williamsonアルゴリズムに匹敵する。 この研究はQAOAを前進させ、ノイズの多い中間スケールの量子デバイスにおける電力システムに量子技術の実用的応用を試み、量子時代の次世代計算を先導した。

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