論文の概要: Adiabatic Quantum Computing for Logistic Transport Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07691v1
- Date: Wed, 18 Jan 2023 18:27:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-19 15:06:21.073441
- Title: Adiabatic Quantum Computing for Logistic Transport Optimization
- Title（参考訳）: ロジスティック輸送最適化のための断熱量子コンピューティング
- Authors: Juan Francisco Ari\~no Sales and Ra\'ul Andres Palacios Araos
- Abstract要約: 我々は、最終1マイルのロジスティックなシナリオアプリケーションから車両最適化問題に取り組むことを目指している。
本稿では,短期的なビジネスケースシナリオにおけるアプリケーションを考慮した分析と提案の結果について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Current world trade is based and supported in a strong and healthy supply
chain, where logistics play a key role in producing and providing key assets
and goods to keep societies and economies going. Current geopolitical and
sanitary challenges faced in the entire world have made even more critical the
role of logistics and increased demands for tuning transport function to keep
the supply chain up and running. The challenge is only increasing and growing
for the future, thus tackling transport optimization provides both business and
social value. Optimization problems are ubiquitous and they present a challenge
due to its complexity, where they're typically NP-hard problems. Quantum
Computing is a developing field, and the Quantum Annealing approach has proven
to be quite effective in its applicability and usefulness to tackle
optimization problems. In this work we treat the Vehicle Routing Problem, which
is also a variation of a famous optimization problem known as the Traveling
Salesman Problem. We aim to tackle the vehicle optimization problem from the
last mile logistic scenario application, with a perspective from the classical
and quantum approaches, and providing a solution which combines both, also
known as hybrid solution. Finally, we provide the results of the analysis and
proposal for the consideration of applications in a near term business case
scenario.
- Abstract（参考訳）: 現在の世界貿易は強く健全なサプライチェーンを基盤としており、ロジスティクスは社会や経済を維持するために重要な資産や商品を生産し供給する上で重要な役割を担っている。
現在の世界の地政学的・衛生的な課題は、サプライチェーンの維持と運営のために輸送機能をチューニングすることに対するロジスティクスの役割をさらに重要視している。
課題は、将来の成長と成長のみであり、輸送最適化に取り組むことは、ビジネス価値と社会的価値の両方を提供する。
最適化問題はユビキタスであり、それらは複雑さのため、通常npハードな問題である。
量子コンピューティングは発展途上分野であり、量子アニーリングアプローチは最適化問題に対する適用性と有用性において非常に有効であることが証明されている。
本研究は,旅行セールスマン問題(Traveing Salesman Problem)として知られる,有名な最適化問題の変種である車両ルーティング問題を扱う。
我々は、古典的および量子的アプローチから見て、最後の1マイルのロジスティックなシナリオアプリケーションから車両最適化問題に取り組み、ハイブリッドソリューションとしても知られる両方を組み合わせたソリューションを提供することを目指している。
最後に、近い将来のビジネスケースシナリオにおけるアプリケーションを考慮した分析と提案の結果について述べる。
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