論文の概要: Quantum-based Distributed Algorithms for Edge Node Placement and Workload Allocation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01159v1
• Date: Thu, 1 Jun 2023 21:33:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-05 17:44:38.592647
• Title: Quantum-based Distributed Algorithms for Edge Node Placement and Workload Allocation
• Title（参考訳）: エッジノード配置とワークロード割り当てのための量子ベース分散アルゴリズム
• Authors: Duong The Do and Ni Trieu and Duong Tung Nguyen
• Abstract要約: 最適なエッジサーバ配置とワークロード割り当てのための混合整数線形プログラミング(MILP)モデルを提案する。 既存の量子解法は制約のないバイナリプログラミング問題の解法に限られる。 数値実験により,エッジコンピューティングの複雑な最適化問題を解くために量子超越性を活用できることが実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.937905773981702
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Edge computing is a promising technology that offers a superior user experience and enables various innovative Internet of Things applications. In this paper, we present a mixed-integer linear programming (MILP) model for optimal edge server placement and workload allocation, which is known to be NP-hard. To this end, we explore the possibility of addressing this computationally challenging problem using quantum computing. However, existing quantum solvers are limited to solving unconstrained binary programming problems. To overcome this obstacle, we propose a hybrid quantum-classical solution that decomposes the original problem into a quadratic unconstrained binary optimization (QUBO) problem and a linear program (LP) subproblem. The QUBO problem can be solved by a quantum solver, while the LP subproblem can be solved using traditional LP solvers. Our numerical experiments demonstrate the practicality of leveraging quantum supremacy to solve complex optimization problems in edge computing.
• Abstract（参考訳）: エッジコンピューティングは、優れたユーザエクスペリエンスを提供し、様々な革新的なモノのインターネットアプリケーションを可能にする有望な技術である。 本稿では,npハードであることが知られている最適エッジサーバ配置とワークロード割り当てのための混合整数線形プログラミング(milp)モデルを提案する。 この目的のために,量子コンピューティングを用いてこの問題に対処する可能性を検討する。 しかし、既存の量子解法は制約のないバイナリプログラミングの問題に限られている。 この障害を克服するために、元の問題を2次非制約バイナリ最適化(QUBO)問題と線形プログラム(LP)サブプロブレムに分解するハイブリッド量子古典解を提案する。 QUBO問題は量子ソルバで解くことができ、LPサブプロブレムは従来のLPソルバで解くことができる。 数値実験により,エッジコンピューティングの複雑な最適化問題を解くために量子超越性を活用できることが実証された。

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