論文の概要: Paint shop vehicle sequencing based on quantum computing considering
color changeover and painting quality
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.11204v1
- Date: Wed, 22 Jun 2022 16:42:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-08 09:48:54.004115
- Title: Paint shop vehicle sequencing based on quantum computing considering
color changeover and painting quality
- Title（参考訳）: 色変化と絵画品質を考慮した量子コンピューティングに基づくペイントショップ車両シークエンシング
- Authors: Jing Huang, Hua-Tzu Fan, Guoxian Xiao, Qing Chang
- Abstract要約: 本稿では,最先端の量子コンピューティングアルゴリズムを用いて,一般的なペイントショップシークエンシング問題を解くことを提案する。
我々は、過去のデータに基づいて事前訓練された機械学習モデルを用いて、絵の欠陥の確率を予測する。
本研究では,ペイントショップにおける古典的なシークエンシング問題を量子コンピューティングを用いて定式化し,解決する方法を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.429544595854471
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: As customer demands become increasingly diverse, the colors and styles of
vehicles offered by automotive companies have also grown substantially. It
poses great challenges to design and management of automotive manufacturing
system, among which is the proper sequencing of vehicles in everyday operation
of the paint shop. With typically hundreds of vehicles in one shift, the paint
shop sequencing problem is intractable in classical computing. In this paper,
we propose to solve a general paint shop sequencing problem using
state-of-the-art quantum computing algorithms. Most existing works are solely
focused on reducing color changeover costs, i.e., costs incurred by different
colors between consecutive vehicles. This work reveals that different
sequencing of vehicles also significantly affects the quality performance of
the painting process. We use a machine learning model pretrained on historical
data to predict the probability of painting defect. The problem is formulated
as a combinational optimization problem with two cost components, i.e., color
changeover cost and repair cost. The problem is further converted to a quantum
optimization problem and solved with Quantum Approximation Optimization
Algorithm (QAOA). As a matter of fact, current quantum computers are still
limited in accuracy and scalability. However, with a simplified case study, we
demonstrate how the classic sequencing problem in paint shop can be formulated
and solved using quantum computing and demonstrate the potential of quantum
computing in solving real problems in manufacturing systems.
- Abstract（参考訳）: 顧客需要が多様化するにつれて、自動車会社の車両の色やスタイルも大幅に伸びている。
自動車製造システムの設計と管理には大きな課題があり、特に塗装工場の日常業務における車両の適切なシークエンシングが課題となっている。
通常、何百台もの車両がシフトしているため、ペイントショップのシーケンシング問題は古典的な計算では難解である。
本稿では,最先端の量子計算アルゴリズムを用いて,一般的なペイントショップシーケンシング問題を解くことを提案する。
既存の作品のほとんどは、カラーチェンジャーコスト、すなわち連続する車両間で異なる色によって生じるコストの削減にのみ焦点が当てられている。
この研究は、車両の異なるシークエンシングが、塗装工程の品質に大きく影響することを明らかにする。
過去のデータに基づいて事前学習した機械学習モデルを用いて,絵画欠陥の確率を予測する。
この問題は2つのコスト成分、すなわち色切替コストと修理コストの組合せ最適化問題として定式化されている。
この問題は量子最適化問題に変換され、量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)で解かれる。
実際、現在の量子コンピュータは、精度と拡張性に制限がある。
しかし, 簡単なケーススタディにより, ペイントショップにおける古典的なシークエンシング問題を量子コンピューティングを用いて定式化し, 解決できることを示すとともに, 製造システムにおける実際の問題の解決における量子コンピューティングの可能性を示す。
関連論文リスト
- Solving various NP-Hard problems using exponentially fewer qubits on a
Quantum Computer [0.0]
NPハード問題は、一般時間アルゴリズムで正確に解けるとは考えられていない。
本稿では,問題のサイズに応じて対数的にスケールする独自手法を構築した。
これらのアルゴリズムは、100以上のノードのグラフサイズを持つ量子シミュレータと、256のグラフサイズまでの実際の量子コンピュータでテストされる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-17T16:03:33Z) - Quantum Worst-Case to Average-Case Reductions for All Linear Problems [66.65497337069792]
量子アルゴリズムにおける最悪のケースと平均ケースの削減を設計する問題について検討する。
量子アルゴリズムの明示的で効率的な変換は、入力のごく一部でのみ正し、全ての入力で正しくなる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-06T22:01:49Z) - Supply Chain Logistics with Quantum and Classical Annealing Algorithms [0.0]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-09T17:36:21Z) - 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) - Quantum circuit architecture search on a superconducting processor [56.04169357427682]
変分量子アルゴリズム(VQA)は、ファイナンス、機械学習、化学といった様々な分野において、証明可能な計算上の優位性を得るための強力な証拠を示している。
しかし、現代のVQAで利用されるアンザッツは、表現性と訓練性の間のトレードオフのバランスをとることができない。
8量子ビット超伝導量子プロセッサ上でVQAを強化するために,効率的な自動アンサッツ設計技術を適用した最初の実証実験を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-04T01:53:42Z) - Multi-car paint shop optimization with quantum annealing [0.0]
本稿では,自動車産業アプリケーション,マルチカーペンキショップ (MCPS) 問題に取り組むために,バイナリペイントショップ問題 (BPSP) の一般化を提案する。
この最適化の目的は、製造中のペイントショップキュー内の車両間のカラースイッチ数を最小化することであり、既知のNPハード問題である。
我々はペイントショップ問題のサブクラスを区別し,基本MCPS問題をIsingモデルとして定式化する方法を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-16T11:14:45Z) - Quadratic Unconstrained Binary Optimisation via Quantum-Inspired
Annealing [58.720142291102135]
本稿では,2次非制約二項最適化の事例に対する近似解を求める古典的アルゴリズムを提案する。
我々は、チューニング可能な硬さと植え付けソリューションを備えた大規模問題インスタンスに対して、我々のアプローチをベンチマークする。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-18T09:26:17Z) - Adiabatic Quantum Graph Matching with Permutation Matrix Constraints [75.88678895180189]
3次元形状と画像のマッチング問題は、NPハードな置換行列制約を持つ二次代入問題(QAP)としてしばしば定式化される。
本稿では,量子ハードウェア上での効率的な実行に適した制約のない問題として,いくつかのQAPの再構成を提案する。
提案アルゴリズムは、将来の量子コンピューティングアーキテクチャにおいて、より高次元にスケールする可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-08T17:59:55Z) - On Applying the Lackadaisical Quantum Walk Algorithm to Search for
Multiple Solutions on Grids [63.75363908696257]
不足量子ウォーク(英: lackadaisical quantum walk)は、頂点が重量$l$の自己ループを持つグラフ構造を探索するために開発されたアルゴリズムである。
本稿では,グリッド上の複数解の探索に不連続な量子ウォークを適用した際の問題に対処する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-11T09:43:09Z) - Beating classical heuristics for the binary paint shop problem with the
quantum approximate optimization algorithm [0.0]
我々は、量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)を用いてバイナリペイントショップ問題(BPSP)の解を求める方法を示す。
一定の深さを持つQAOAは、無限大の極限$nrightarrowinftyinftyにおいて、古典を平均的に破ることができることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-06T15:03:27Z) - Using the Parameterized Quantum Circuit combined with
Variational-Quantum-Eigensolver (VQE) to create an Intelligent social
workers' schedule problem solver [0.0]
本稿では,ソーシャルワーカーのスケジュールを効率的に再計算する適応型インテリジェンスソリューションを提案する。
アルゴリズムの量子実現性は、ドクプレックスでモデル化され、IBMQコンピュータ上でテストされる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-12T17:14:37Z)
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。