論文の概要: Multi-Objective Optimization and Network Routing with Near-Term Quantum Computers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08245v1
• Date: Wed, 16 Aug 2023 09:22:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-17 14:03:10.623296
• Title: Multi-Objective Optimization and Network Routing with Near-Term Quantum Computers
• Title（参考訳）: 量子コンピュータを用いた多目的最適化とネットワークルーティング
• Authors: Shao-Hen Chiew, Kilian Poirier, Rajesh Mishra, Ulrike Bornheimer, Ewan Munro, Si Han Foon, Christopher Wanru Chen, Wei Sheng Lim, Chee Wei Nga
• Abstract要約: 我々は,多目的最適化問題を解くために,近距離量子コンピュータを応用できる手法を開発した。 量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)に基づく実装に焦点を当てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2150989251218736
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-objective optimization is a ubiquitous problem that arises naturally in many scientific and industrial areas. Network routing optimization with multi-objective performance demands falls into this problem class, and finding good quality solutions at large scales is generally challenging. In this work, we develop a scheme with which near-term quantum computers can be applied to solve multi-objective combinatorial optimization problems. We study the application of this scheme to the network routing problem in detail, by first mapping it to the multi-objective shortest path problem. Focusing on an implementation based on the quantum approximate optimization algorithm (QAOA) -- the go-to approach for tackling optimization problems on near-term quantum computers -- we examine the Pareto plot that results from the scheme, and qualitatively analyze its ability to produce Pareto-optimal solutions. We further provide theoretical and numerical scaling analyses of the resource requirements and performance of QAOA, and identify key challenges associated with this approach. Finally, through Amazon Braket we execute small-scale implementations of our scheme on the IonQ Harmony 11-qubit quantum computer.
• Abstract（参考訳）: 多目的最適化は、多くの科学・産業分野で自然に発生するユビキタスな問題である。 多目的性能要求によるネットワークルーティング最適化はこの問題クラスに陥り、大規模に高品質なソリューションを見つけることは一般的に困難である。 本研究では,多目的組合せ最適化問題を解くために,短期量子コンピュータを応用できるスキームを考案する。 本稿では,本手法のネットワークルーティング問題への応用について,まず,多目的最短経路問題にマッピングすることで詳細に検討する。 量子近似最適化アルゴリズム(qaoa) - 短期量子コンピュータ上で最適化問題に取り組むためのgo-toアプローチ - に基づく実装にフォーカスし、そのスキームから得られるパレートプロットを調べ、パレート最適解を生成する能力を定性的に分析する。 さらに、QAOAのリソース要件と性能に関する理論的および数値的なスケーリング分析を行い、このアプローチに関連する重要な課題を特定する。 最後に、Amazon Braketを通じて、IonQ Harmony 11-qubit量子コンピュータ上で、我々のスキームの小規模実装を実行します。

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