論文の概要: Travel time optimization on multi-AGV routing by reverse annealing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.11789v1
• Date: Mon, 25 Apr 2022 17:01:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-15 17:41:24.833281
• Title: Travel time optimization on multi-AGV routing by reverse annealing
• Title（参考訳）: 逆アニールによるマルチAGVルーティングの走行時間最適化
• Authors: Renichiro Haba, Masayuki Ohzeki and Kazuyuki Tanaka
• Abstract要約: 本稿では,旅行時間を最小限に抑えるため,旅行経路を制御するための定式化を提案する。 仮想プラントにおけるシミュレーションによる定式化を検証し,より高速な配電の有効性を検証した。 本研究は,マルチAGVシステムの適用において,一般問題解決器による最適化の利用を拡大する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.966840768820136
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum annealing has been actively researched since D-Wave Systems produced the first commercial machine in 2011. Controlling a large fleet of automated guided vehicles is one of the real-world applications utilizing quantum annealing. In this study, we propose a formulation to control the traveling routes to minimize the travel time. We validate our formulation through simulation in a virtual plant and authenticate the effectiveness for faster distribution compared to a greedy algorithm that does not consider the overall detour distance. Furthermore, we utilize reverse annealing to maximize the advantage of the D-Wave's quantum annealer. Starting from relatively good solutions obtained by a fast greedy algorithm, reverse annealing searches for better solutions around them. Our reverse annealing method improves the performance compared to standard quantum annealing alone and performs up to 10 times faster than the strong classical solver, Gurobi. This study extends a use of optimization with general problem solvers in the application of multi-AGV systems and reveals the potential of reverse annealing as an optimizer.
• Abstract（参考訳）: D-Wave Systemsが2011年に最初の商用マシンを製造して以来、量子アニールの研究は活発に行われている。 多数の自動誘導車両を制御することは、量子アニールを利用した現実世界の応用の1つである。 本研究では,移動時間を最小限に抑えるための経路制御のための定式化を提案する。 我々は,仮想プラントにおけるシミュレーションによる定式化を検証し,全体的な遠心距離を考慮しない欲求アルゴリズムと比較して,高速分布の有効性を検証した。 さらに,d波量子アニーラの利点を最大化するために逆アニーリングを利用する。 高速グリーディアルゴリズムによって得られる比較的良い解から、逆アニールはそれらの周りのより良い解を求める。 この逆アニーリング法は,標準量子アニーリングよりも性能が向上し,強力な古典的解法であるgurobiよりも最大10倍高速である。 本研究は, マルチAGVシステムの応用における一般問題解法による最適化を拡張し, 最適化器としての逆アニーリングの可能性を明らかにする。

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