論文の概要: A Study of Scalarisation Techniques for Multi-Objective QUBO Solving
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.11321v1
- Date: Thu, 20 Oct 2022 14:54:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-21 15:34:01.418807
- Title: A Study of Scalarisation Techniques for Multi-Objective QUBO Solving
- Title（参考訳）: 多目的QUBO解法における拡張手法の検討
- Authors: Mayowa Ayodele, Richard Allmendinger, Manuel L\'opez-Ib\'a\~nez,
Matthieu Parizy
- Abstract要約: 量子および量子に着想を得た最適化アルゴリズムは、学術ベンチマークや実世界の問題に適用した場合に有望な性能を示す。
しかし、QUBOソルバは単目的解法であり、複数の目的による問題の解法をより効率的にするためには、そのような多目的問題を単目的問題に変換する方法を決定する必要がある。
- 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: In recent years, there has been significant research interest in solving
Quadratic Unconstrained Binary Optimisation (QUBO) problems. Physics-inspired
optimisation algorithms have been proposed for deriving optimal or sub-optimal
solutions to QUBOs. These methods are particularly attractive within the
context of using specialised hardware, such as quantum computers, application
specific CMOS and other high performance computing resources for solving
optimisation problems. These solvers are then applied to QUBO formulations of
combinatorial optimisation problems. Quantum and quantum-inspired optimisation
algorithms have shown promising performance when applied to academic benchmarks
as well as real-world problems. However, QUBO solvers are single objective
solvers. To make them more efficient at solving problems with multiple
objectives, a decision on how to convert such multi-objective problems to
single-objective problems need to be made. In this study, we compare methods of
deriving scalarisation weights when combining two objectives of the cardinality
constrained mean-variance portfolio optimisation problem into one. We show
significant performance improvement (measured in terms of hypervolume) when
using a method that iteratively fills the largest space in the Pareto front
compared to a n\"aive approach using uniformly generated weights.
- Abstract（参考訳）: 近年,二次的非拘束バイナリ最適化 (QUBO) 問題の解決に対する研究の関心が高まっている。
物理に着想を得た最適化アルゴリズムがQUBOの最適解や準最適解の導出のために提案されている。
これらの手法は、最適化問題を解決するために量子コンピュータ、アプリケーション固有のCMOS、その他の高性能コンピューティングリソースなどの特別なハードウェアを使用するコンテキストにおいて特に魅力的である。
これらの解法は組合せ最適化問題のQUBO定式化に適用される。
量子および量子に着想を得た最適化アルゴリズムは、学術ベンチマークや実世界の問題に適用した場合に有望な性能を示す。
しかし、QUBOソルバは単目的ソルバである。
複数の目的を持つ問題解決をより効率的に行うためには、このような多目的問題を単一目的問題に変換する方法を決定する必要がある。
本研究では,濃度制約付き平均分散ポートフォリオ最適化問題の2つの目的を1つに組み合わせる際に,スカラー化重みを導出する手法を比較する。
一様生成重みを用いたn\"aiveアプローチと比較して,パレートフロントの最大空間を反復的に満たす手法を用いた場合,性能改善(ハイパーボリュームによる測定)が顕著である。
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