論文の概要: Formulation of the Electric Vehicle Charging and Routing Problem for a Hybrid Quantum-Classical Search Space Reduction Heuristic

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04414v1
• Date: Wed, 7 Jun 2023 13:16:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-08 14:20:16.834213
• Title: Formulation of the Electric Vehicle Charging and Routing Problem for a Hybrid Quantum-Classical Search Space Reduction Heuristic
• Title（参考訳）: ハイブリッド量子古典探索空間削減ヒューリスティックのための電気自動車充電・ルーティング問題の定式化
• Authors: M. Garcia de Andoin, A. Bottarelli, S. Schmitt, I. Oregi, P. Hauke and M. Sanz
• Abstract要約: 制約付き量子最適化アルゴリズムの構築において、量子情報の多レベルキャリア -- 量子ビット -- をどのように活用するかを示す。 本稿では,制約付き解をサンプリングし,探索空間を大幅に削減するハイブリッド古典量子戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Combinatorial optimization problems have attracted much interest in the quantum computing community in the recent years as a potential testbed to showcase quantum advantage. In this paper, we show how to exploit multilevel carriers of quantum information -- qudits -- for the construction of algorithms for constrained quantum optimization. These systems have been recently introduced in the context of quantum optimization and they allow us to treat more general problems than the ones usually mapped into qubit systems. In particular, we propose a hybrid classical quantum heuristic strategy that allows us to sample constrained solutions while greatly reducing the search space of the problem, thus optimizing the use of fewer quantum resources. As an example, we focus on the Electric Vehicle Charging and Routing Problem (EVCRP). We translate the classical problem and map it into a quantum system, obtaining promising results on a toy example which shows the validity of our technique.
• Abstract（参考訳）: 近年、組合せ最適化問題は量子コンピューティングコミュニティの関心を惹きつけており、量子優位を示すためのテストベッドとしての可能性を秘めている。 本稿では,制約量子最適化のためのアルゴリズム構築のために,量子情報のマルチレベルキャリア – キューディット – を利用する方法を示す。 これらのシステムは量子最適化の文脈で最近導入され、通常量子ビット系にマッピングされる問題よりも一般的な問題を扱うことができる。 特に,制約付き解のサンプル化を可能にしつつ,問題の探索空間を大幅に削減し,より少ない量子資源の利用を最適化するハイブリッドな古典的量子ヒューリスティック戦略を提案する。 一例として、電気自動車の充電・ルーティング問題(EVCRP)に焦点を当てる。 我々は古典的な問題を量子システムに変換し、我々の手法の有効性を示すおもちゃの例で有望な結果を得る。

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