論文の概要: Recommending Solution Paths for Solving Optimization Problems with Quantum Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.11127v2
• Date: Tue, 10 Oct 2023 14:03:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 15:27:48.252538
• Title: Recommending Solution Paths for Solving Optimization Problems with Quantum Computing
• Title（参考訳）: 量子コンピューティングによる最適化問題を解決するための解経路の推薦
• Authors: Benedikt Poggel, Nils Quetschlich, Lukas Burgholzer, Robert Wille, Jeanette Miriam Lorenz
• Abstract要約: 最適解パスを特定し,推奨するフレームワークを提案する。 最先端のハイブリッドアルゴリズム、エンコーディングおよび分解技術はモジュラー方式で統合することができる。 選択した選択肢の集合に対する我々のアプローチの実証と検証を行い、キャパシタイトされた車両ルーティング問題に対するその適用例を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.306566710489809
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Solving real-world optimization problems with quantum computing requires choosing between a large number of options concerning formulation, encoding, algorithm and hardware. Finding good solution paths is challenging for end users and researchers alike. We propose a framework designed to identify and recommend the best-suited solution paths. This introduces a novel abstraction layer that is required to make quantum-computing-assisted solution techniques accessible to end users without requiring a deeper knowledge of quantum technologies. State-of-the-art hybrid algorithms, encoding and decomposition techniques can be integrated in a modular manner and evaluated using problem-specific performance metrics. Equally, tools for the graphical analysis of variational quantum algorithms are developed. Classical, fault tolerant quantum and quantum-inspired methods can be included as well to ensure a fair comparison resulting in useful solution paths. We demonstrate and validate our approach on a selected set of options and illustrate its application on the capacitated vehicle routing problem (CVRP). We also identify crucial requirements and the major design challenges for the proposed automation layer within a quantum-assisted solution workflow for optimization problems.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングで現実の最適化問題を解決するには、定式化、エンコーディング、アルゴリズム、ハードウェアに関する多くの選択肢を選択する必要がある。 エンドユーザや研究者にとっても、優れたソリューションパスを見つけることは難しい。 我々は,最適なソリューションパスを識別し,推奨するフレームワークを提案する。 これは、量子コンピューティング支援ソリューション技術が、量子技術に関する深い知識を必要とせず、エンドユーザーにアクセスできるようにするのに必要な、新しい抽象化レイヤーを導入する。 最新のハイブリッドアルゴリズム、エンコーディングおよび分解技術はモジュラー方式で統合することができ、問題固有のパフォーマンス指標を用いて評価することができる。 同様に、変分量子アルゴリズムのグラフィカル解析ツールも開発されている。 古典的、フォールトトレラントな量子および量子インスパイアされた手法は、有効な解経路をもたらす公平な比較を保証するために含めることができる。 我々は,選択した選択肢の集合に対する我々のアプローチを実証し,そのキャパシタン化車両ルーティング問題(CVRP)への適用例を示す。 また、最適化問題に対する量子支援ソリューションワークフローにおいて、提案する自動化層の重要な要件と設計上の課題を特定する。

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