論文の概要: More efficient parameter initialization strategy in QAOA for Maxcut
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06986v2
- Date: Mon, 26 Jun 2023 09:22:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-27 22:00:32.458892
- Title: More efficient parameter initialization strategy in QAOA for Maxcut
- Title（参考訳）: MaxcutのためのQAOAにおけるより効率的なパラメータ初期化戦略
- Authors: Xiao-Hui Ni, Bin-Bin Cai, Hai-Ling Liu, Su-Juan Qin, Fei Gao and
Qiao-Yan Wen
- Abstract要約: 補間戦略(英: Interpolation-based Strategy、INTERP)は、量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)におけるパラメータ戦略である。
本稿では,まず,動作コストの削減を目的とした InterP+ を提案する。また,InterP+ はマルチ補間を生かし,最適化回数の少なくとも半分を削減できる。
シミュレーションの結果, Multi-INTERP+ は InterP と同じ準最適解が得られるだけでなく, InterP や InterP+ よりも高い平均性能が得られることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.501305807267216
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) is a prospective hybrid
quantum-classical algorithm, which is widely used to solve combinatorial
optimization problems. One major challenge of QAOA lies in finding optimal
parameters of the parameterized quantum circuit. To meet this challenge, some
scholars put forward heuristic parameter initialization strategies.
Interpolation-based strategy (INTERP) is a heuristic parameter initialization
strategy in QAOA for Maxcut. Compared with random initialization, INTERP
greatly reduces the time to find quasi-optimal solutions. In this paper, we
first propose INTERP+ to save the running costs. Compared with INTERP, INTERP+
takes advantage of multi-interpolation and cuts down at least half the number
of rounds of optimization. The simulation results demonstrate that INTERP+
saves about 2/3 of running time when it can obtain the same quasi-optimal
solutions as INTERP. In addition, we present Multi-INTERP+ by introducing
multi-start and selection. The simulation results show that Multi-INTERP+ can
not only get the same quasi-optimal solutions as INTERP but also get higher
average performance than INTERP and INTERP+.
- Abstract（参考訳）: 量子近似最適化アルゴリズム(Quantum Approximate Optimization Algorithm, QAOA)は、組合せ最適化問題の解法として広く用いられているハイブリッド量子古典アルゴリズムである。
QAOAの大きな課題のひとつは、パラメータ化量子回路の最適パラメータを見つけることである。
この課題を満たすために、一部の学者はヒューリスティックパラメータの初期化戦略を提唱した。
補間型戦略 (INTERP) はMaxcutのQAOAにおけるヒューリスティックパラメータ初期化戦略である。
ランダム初期化と比較すると、InterPは準最適解を見つける時間を大幅に削減する。
本稿ではまず,ランニングコストの削減を目的としたInterP+を提案する。
InterP と比較すると、InterP+ は多重補間を利用して最適化のラウンドの少なくとも半分を削減している。
シミュレーションの結果, InterP+ は InterP と同じ準最適解が得られる場合, 走行時間の約2/3 を節約できることがわかった。
さらに、マルチスタートとセレクションを導入することで、Multi-INTERP+を提案する。
シミュレーションの結果, Multi-INTERP+ は InterP と同じ準最適解が得られるだけでなく, InterP や InterP+ よりも高い平均性能が得られることがわかった。
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