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。
関連論文リスト
- QuantumSEA: In-Time Sparse Exploration for Noise Adaptive Quantum
Circuits [82.50620782471485]
QuantumSEAはノイズ適応型量子回路のインタイムスパース探索である。
1)トレーニング中の暗黙の回路容量と(2)雑音の頑健さの2つの主要な目標を達成することを目的としている。
提案手法は, 量子ゲート数の半減と回路実行の2倍の時間節約で, 最先端の計算結果を確立する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-10T22:33:00Z) - Hybrid quantum-classical computation for automatic guided vehicles scheduling [0.0]
自動誘導車両をスケジューリングするビジネス中心の問題に対処するために、最先端ハイブリッド(必ずしも量子ではない)解決器の有効性を実証する。
我々は、量子処理ユニットから潜在的に補助を受ける古典的手法を実装するD-Waveハイブリッドソルバを利用する。
デッドロックの可能性を秘めた最大21AGVのシナリオを,ハイブリッドソルバで数秒で効率的に処理できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-01T09:11:53Z) - Qubit efficient quantum algorithms for the vehicle routing problem on
NISQ processors [48.68474702382697]
時間窓付き車両ルーティング問題(VRPTW)は、ロジスティクス業界で直面する一般的な最適化問題である。
そこで本研究では,以前に導入した量子ビット符号化方式を用いて,バイナリ変数の数を削減した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-14T13:44:35Z) - Formulation of the Electric Vehicle Charging and Routing Problem for a
Hybrid Quantum-Classical Search Space Reduction Heuristic [0.0]
制約付き量子最適化アルゴリズムの構築において、量子情報の多レベルキャリア -- 量子ビット -- をどのように活用するかを示す。
本稿では,制約付き解をサンプリングし,探索空間を大幅に削減するハイブリッド古典量子戦略を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-07T13:16:15Z) - Quantum Neural Networks for a Supply Chain Logistics Application [0.0]
複数のトラックと複雑な需要構造を備えたサプライチェーンロジスティクスのための車両ルーティングという,重要な問題に関する1つのハイブリッドアルゴリズムについて検討する。
量子回路を組み込んだニューラルネットワークを用いて強化学習を行う。
人間のトラックの割り当てに匹敵する結果が得られます。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-30T15:35:53Z) - Using a quantum computer to solve a real-world problem -- what can be
achieved today? [0.0]
量子コンピューティングは、科学とビジネスの問題の展望に革命をもたらす可能性がある重要な発展技術である。
広範囲にわたる興奮は、フォールトトレラントな量子コンピュータが以前に難解な問題を解く可能性に由来する。
私たちは現在、量子ハードウェアの初期バージョンにより多くの量子アプローチが適用されているいわゆるNISQの時代にあります。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-23T16:10:53Z) - Optimizing Tensor Network Contraction Using Reinforcement Learning [86.05566365115729]
本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)と組み合わせた強化学習(RL)手法を提案する。
この問題は、巨大な検索スペース、重い尾の報酬分布、そして困難なクレジット割り当てのために非常に難しい。
GNNを基本方針として利用するRLエージェントが,これらの課題にどのように対処できるかを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-18T21:45:13Z) - Adiabatic Quantum Computing for Multi Object Tracking [170.8716555363907]
マルチオブジェクト追跡(MOT)は、オブジェクト検出が時間を通して関連付けられているトラッキング・バイ・検出のパラダイムにおいて、最もよくアプローチされる。
これらの最適化問題はNPハードであるため、現在のハードウェア上の小さなインスタンスに対してのみ正確に解決できる。
本手法は,既成整数計画法を用いても,最先端の最適化手法と競合することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-17T18:59:20Z) - Scaling Quantum Approximate Optimization on Near-term Hardware [49.94954584453379]
我々は、様々なレベルの接続性を持つハードウェアアーキテクチャのための最適化回路により、期待されるリソース要求のスケーリングを定量化する。
問題の大きさと問題グラフの次数で指数関数的に増大する。
これらの問題は、ハードウェア接続性の向上や、より少ない回路層で高い性能を達成するQAOAの変更によって緩和される可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-06T21:02:30Z) - Quantum annealing in the NISQ era: railway conflict management [0.44040106718326594]
我々は,単線鉄道における遅延と競合管理という,実用的な鉄道派遣問題を考える。
本稿では,量子アニール技術と互換性のある2次非拘束二元最適化(QUBO)モデルを提案する。
概念実証として、D-Wave量子アニールを用いてポーランドの鉄道網から選択した実生活問題を解く。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-07T13:17:21Z) - Space-efficient binary optimization for variational computing [68.8204255655161]
本研究では,トラベリングセールスマン問題に必要なキュービット数を大幅に削減できることを示す。
また、量子ビット効率と回路深さ効率のモデルを円滑に補間する符号化方式を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-15T18:17:27Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。