論文の概要: Supply Chain Logistics with Quantum and Classical Annealing Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.04435v1
- Date: Mon, 9 May 2022 17:36:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-13 20:19:13.823586
- Title: Supply Chain Logistics with Quantum and Classical Annealing Algorithms
- Title（参考訳）: 量子および古典的アニーリングアルゴリズムを用いたサプライチェーンロジスティックス
- Authors: Sean J. Weinberg, Fabio Sanches, Takanori Ide, Kazumitzu Kamiya, and
Randall Correll
- Abstract要約: ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)ハードウェアは、実用上重要なフルスケール最適化問題とほとんど互換性がない。
本研究では,サプライチェーンのロジスティクスにおいて,企業の運用規模において,実質的な商業価値,多輪車経路の問題について検討する。
我々の研究は、NASQデバイスをハイブリッド方式で応用するための車両ルーティング以外のコンテキストに適用可能な一連の技術を提供し、商業的関心事の大規模問題に応用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Noisy intermediate-scale quantum (NISQ) hardware is almost universally
incompatible with full-scale optimization problems of practical importance
which can have many variables and unwieldy objective functions. As a
consequence, there is a growing body of literature that tests quantum
algorithms on miniaturized versions of problems that arise in an operations
research setting. Rather than taking this approach, we investigate a problem of
substantial commercial value, multi-truck vehicle routing for supply chain
logistics, at the scale used by a corporation in their operations. Such a
problem is too complex to be fully embedded on any near-term quantum hardware
or simulator; we avoid confronting this challenge by taking a hybrid workflow
approach: we iteratively assign routes for trucks by generating a new binary
optimization problem instance one truck at a time. Each instance has $\sim
2500$ quadratic binary variables, putting it in a range that is feasible for
NISQ quantum computing, especially quantum annealing hardware. We test our
methods using simulated annealing and the D-Wave Hybrid solver as a
place-holder in wait of quantum hardware developments. After feeding the
vehicle routes suggested by these runs into a highly realistic classical supply
chain simulation, we find excellent performance for the full supply chain. Our
work gives a set of techniques that can be adopted in contexts beyond vehicle
routing to apply NISQ devices in a hybrid fashion to large-scale problems of
commercial interest.
- Abstract（参考訳）: ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)ハードウェアは、多くの変数を持ち、目的関数を弱めるような実用的重要性のフルスケール最適化問題とほとんど互換性がない。
その結果、運用研究環境で発生する問題の最小化バージョンで量子アルゴリズムをテストする文献が増えている。
このアプローチを採る代わりに、サプライチェーンロジスティクスにおける実質的な商業価値であるマルチトラック車両ルーティングの問題を、その運用において企業の規模で検討する。
このような問題は、短期的な量子ハードウェアやシミュレーターに完全に埋め込まれるには複雑すぎる。我々は、ハイブリッドワークフローアプローチを採用することで、この問題に直面するのを避ける:我々は、一度に1台のトラックに新しいバイナリ最適化問題を生成することで、トラックのルートを反復的に割り当てる。
各インスタンスは$\sim 2500$2次バイナリ変数を持ち、NISQ量子コンピューティング、特に量子アニールハードウェアで実現可能な範囲に配置する。
量子ハードウェア開発の待ち時間として,シミュレーションアニーリングとd波ハイブリッドソルバを用いて本手法をテストした。
これらが提案する車両経路を現実的な古典的なサプライチェーンシミュレーションに投入すると,サプライチェーン全体の性能は良好である。
我々の研究は、NASQデバイスをハイブリッド方式で応用するための車両ルーティング以外のコンテキストに適用可能な一連のテクニックを商業的関心事の大規模問題に適用する。
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