論文の概要: Solving The Vehicle Routing Problem via Quantum Support Vector Machines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04849v1
• Date: Wed, 9 Aug 2023 10:24:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-10 14:13:57.996722
• Title: Solving The Vehicle Routing Problem via Quantum Support Vector Machines
• Title（参考訳）: 量子サポートベクトルマシンによる車両経路問題の解法
• Authors: Nishikanta Mohanty, Bikash K. Behera, and Christopher Ferrie
• Abstract要約: 車両ルーティング問題(VRP)は、学術的な注目を集める最適化問題の例である。 量子機械学習は、量子効果の自然なスピードアップを利用して、解を得る新しい方法を提供する。 3, 4都市シナリオのVRPを解くために, ハイブリッド量子機械学習手法を実装し, テストする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The Vehicle Routing Problem (VRP) is an example of a combinatorial optimization problem that has attracted academic attention due to its potential use in various contexts. VRP aims to arrange vehicle deliveries to several sites in the most efficient and economical manner possible. Quantum machine learning offers a new way to obtain solutions by harnessing the natural speedups of quantum effects, although many solutions and methodologies are modified using classical tools to provide excellent approximations of the VRP. In this paper, we implement and test hybrid quantum machine learning methods for solving VRP of 3 and 4-city scenarios, which use 6 and 12 qubit circuits, respectively. The proposed method is based on quantum support vector machines (QSVMs) with a variational quantum eigensolver on a fixed or variable ansatz. Different encoding strategies are used in the experiment to transform the VRP formulation into a QSVM and solve it. Multiple optimizers from the IBM Qiskit framework are also evaluated and compared.
• Abstract（参考訳）: 車両ルーティング問題 (VRP) は、様々な文脈での潜在的な使用により学術的な注目を集めた組合せ最適化問題の例である。 VRPは、最も効率的かつ経済的に複数のサイトに車両の配送を手配することを目指している。 量子機械学習は、量子効果の自然なスピードアップを利用して解を得る新しい方法を提供するが、多くの解と方法論は、vrpの優れた近似を提供するために古典的ツールを用いて修正されている。 本稿では,6量子ビット回路と12量子ビット回路を用いた3シティシナリオと4シティシナリオのVRPのハイブリッド量子機械学習手法の実装と試験を行う。 提案手法は, 量子支援ベクトルマシン (QSVM) を固定あるいは可変アンサッツ上の変分量子固有解器を用いて構成する。 異なるエンコーディング戦略が実験で使われ、vrpの定式化をqsvmに変換し、それを解決する。 IBM Qiskitフレームワークの複数のオプティマイザも評価され、比較されている。

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