論文の概要: Tactile Network Resource Allocation enabled by Quantum Annealing based
on ILP Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.07854v2
- Date: Tue, 2 May 2023 10:24:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-03 17:37:56.186481
- Title: Tactile Network Resource Allocation enabled by Quantum Annealing based
on ILP Modeling
- Title（参考訳）: ilpモデルに基づく量子アニーリングによる触覚ネットワークリソース割り当ての実現
- Authors: Arthur Witt, Christopher K\"orber, Andreas Kirst\"adter, Thomas Luu
- Abstract要約: 本稿では,量子コンピューティング(QC)モデルと整数線形プログラム(ILP)モデルに基づく,短時間ネットワーク最適化のための新しいフレームワークを提案する。
我々は、資源供給のためのほぼ実世界のILPモデルを、量子アニーラー(QA)で解ける二次的制約のない2進最適化問題にマップする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Agile networks with fast adaptation and reconfiguration capabilities are
required for on-demand provisioning of various network services.
We propose a new methodical framework for short-time network optimization
based on quantum computing (QC) and integer linear program (ILP) models, which
has the potential of realizing a real-time network automation. We define
methods to map a nearly real-world ILP model for resource provisioning to a
quadratic unconstrained binary optimization (QUBO) problem, which is solvable
on quantum annealer (QA).
We concentrate on the three-node network to evaluate our approach and its
obtainable quality of solution using the state-of-the-art quantum annealer
D-Wave Advantage 5.2/5.3. By studying the annealing process, we find annealing
configuration parameters that obtain feasible solutions close to the reference
solution generated by the classical ILP-solver CPLEX.
Further, we studied the scaling of the network problem and provide
estimations on quantum annealer's hardware requirements to enable a proper QUBO
problem embedding of larger networks. We achieved the QUBO embedding of
networks with up to 6 nodes on the D-Wave Advantage. According to our estimates
a real-sized network with 12 to 16 nodes require a QA hardware with at least
50000 qubits or more.
- Abstract（参考訳）: さまざまなネットワークサービスのオンデマンドプロビジョニングには、迅速な適応と再構成機能を備えたアジャイルネットワークが必要である。
本稿では,量子コンピューティング(QC)と整数線形プログラム(ILP)モデルに基づく短時間ネットワーク最適化のための新しい手法フレームワークを提案する。
本稿では,資源供給のための実世界のILPモデルを,量子アニール (QA) 上で解ける二次的非制約バイナリ最適化 (QUBO) 問題にマッピングする方法を定義する。
我々は,最先端の量子アニールD-Wave Advantage 5.2/5.3を用いて,我々のアプローチとそのソリューションの質を評価するために,三ノードネットワークに集中する。
熱処理過程を調べた結果,従来のICP-解法であるCPLEXが生成する参照解に近接して実現可能な構成パラメータが得られた。
さらに,ネットワーク問題のスケーリングについて検討し,大規模ネットワークに適切なQUBO問題を埋め込むために,量子アニールのハードウェア要件を推定した。
D-Wave Advantage上で最大6ノードのネットワークのQUBO埋め込みを実現した。
我々の推定によると、12から16のノードを持つ実サイズのネットワークは、50000キュービット以上のQAハードウェアを必要とする。
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