論文の概要: Quantum Computing Techniques for Multi-Knapsack Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.05750v1
• Date: Fri, 13 Jan 2023 20:21:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-18 19:00:04.468609
• Title: Quantum Computing Techniques for Multi-Knapsack Problems
• Title（参考訳）: マルチクナプサック問題に対する量子コンピューティング技術
• Authors: Abhishek Awasthi, Francesco B\"ar, Joseph Doetsch, Hans Ehm, Marvin Erdmann, Maximilian Hess, Johannes Klepsch, Peter A. Limacher, Andre Luckow, Christoph Niedermeier, Lilly Palackal, Ruben Pfeiffer, Philipp Ross, Hila Safi, Janik Sch\"onmeier-Kromer, Oliver von Sicard, Yannick Wenger, Karen Wintersperger, Sheir Yarkoni
• Abstract要約: 我々は、異なる量子ソフトウェアとハードウェアツールを用いて、最も顕著で最先端の量子アルゴリズムを調査する。 本稿では,QAOA や VQE などのゲート型量子アルゴリズムについて考察し,その解法と実行時推定について概観する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.36951300115571706
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Optimization problems are ubiquitous in various industrial settings, and multi-knapsack optimization is one recurrent task faced daily by several industries. The advent of quantum computing has opened a new paradigm for computationally intensive tasks, with promises of delivering better and faster solutions for specific classes of problems. This work presents a comprehensive study of quantum computing approaches for multi-knapsack problems, by investigating some of the most prominent and state-of-the-art quantum algorithms using different quantum software and hardware tools. The performance of the quantum approaches is compared for varying hyperparameters. We consider several gate-based quantum algorithms, such as QAOA and VQE, as well as quantum annealing, and present an exhaustive study of the solutions and the estimation of runtimes. Additionally, we analyze the impact of warm-starting QAOA to understand the reasons for the better performance of this approach. We discuss the implications of our results in view of utilizing quantum optimization for industrial applications in the future. In addition to the high demand for better quantum hardware, our results also emphasize the necessity of more and better quantum optimization algorithms, especially for multi-knapsack problems.
• Abstract（参考訳）: 最適化問題は様々な産業環境においてユビキタスであり、複数クナプサック最適化は、複数の産業が日々直面するタスクの1つである。 量子コンピューティングの出現は、計算集約的なタスクのための新しいパラダイムを開き、特定のクラスの問題に対してより良くより高速なソリューションを提供することを約束している。 本研究は,マルチクナプサック問題に対する量子コンピューティング手法の包括的研究であり,量子ソフトウェアとハードウェアツールを用いて,最先端の量子アルゴリズムのいくつかを調査した。 量子アプローチの性能は、様々なハイパーパラメータと比較される。 本稿では,QAOA や VQE などのゲート型量子アルゴリズムや量子アニーリングについて考察し,その解法と実行時推定について概観する。 さらに、本手法の優れた性能の理由を理解するために、ウォームスタート型QAOAの影響を分析する。 今後,産業応用における量子最適化の活用を視野に入れて,結果の意義について考察する。 より優れた量子ハードウェアに対する高い需要に加えて、より優れた量子最適化アルゴリズム、特にマルチクナップサック問題の必要性も強調した。

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