論文の概要: Analysis of The Vehicle Routing Problem Solved via Hybrid Quantum Algorithms in Presence of Noisy Channels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.07630v2
• Date: Wed, 29 Mar 2023 10:15:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-30 19:11:54.034440
• Title: Analysis of The Vehicle Routing Problem Solved via Hybrid Quantum Algorithms in Presence of Noisy Channels
• Title（参考訳）: ノイズチャネル存在下でのハイブリッド量子アルゴリズムによる車両ルーティング問題の解析
• Authors: Nishikanta Mohanty, Bikash K. Behera and Christopher Ferrie
• Abstract要約: 目的は、最適な効率で一定数の顧客に商品を届けるための車両のルートを計画することである。 固定アンサッツ上の変分量子固有解法を用いて,3都市と4都市を対象とした基本的VRP解法を構築した。 量子アルゴリズムの性能は、どのノイズモデルが使われているかに大きく依存している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The vehicle routing problem (VRP) is an NP-hard optimization problem that has been an interest of research for decades in science and industry. The objective is to plan routes of vehicles to deliver goods to a fixed number of customers with optimal efficiency. Classical tools and methods provide good approximations to reach the optimal global solution. Quantum computing and quantum machine learning provide a new approach to solving combinatorial optimization of problems faster due to inherent speedups of quantum effects. Many solutions of VRP are offered across different quantum computing platforms using hybrid algorithms such as quantum approximate optimization algorithm and quadratic unconstrained binary optimization. In this work, we build a basic VRP solver for 3 and 4 cities using the variational quantum eigensolver on a fixed ansatz. The work is further extended to evaluate the robustness of the solution in several examples of noisy quantum channels. We find that the performance of the quantum algorithm depends heavily on what noise model is used. In general, noise is detrimental, but not equally so among different noise sources.
• Abstract（参考訳）: 車両ルーティング問題 (VRP) は、科学と産業で何十年にもわたって研究の関心を集めてきたNPハード最適化問題である。 目標は、最適な効率で一定数の顧客に商品を届けるための車両の経路を計画することである。 古典的ツールや手法は最適大域解に到達するよい近似を与える。 量子コンピューティングと量子機械学習は、量子効果の固有のスピードアップのため、問題の組合せ最適化を高速に解くための新しいアプローチを提供する。 VRPの多くのソリューションは、量子近似最適化アルゴリズムや2次非制約バイナリ最適化のようなハイブリッドアルゴリズムを用いて、異なる量子コンピューティングプラットフォームで提供されている。 本研究では, 固定アンサッツ上の変分量子固有解法を用いて, 3都市と4都市の基本的なVRP解法を構築する。 この研究はさらに、ノイズ量子チャネルのいくつかの例で解のロバスト性を評価するために拡張されている。 量子アルゴリズムの性能は、どのノイズモデルが使われているかに大きく依存している。 一般に、ノイズは有害であるが、異なるノイズ源間で等しくそうではない。

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