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。
関連論文リスト
- Distributed Quantum Approximate Optimization Algorithm on Integrated High-Performance Computing and Quantum Computing Systems for Large-Scale Optimization [1.7099366779394252]
量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)は、ゲートベースの量子コンピューティングシステムに量子スピードアップを提供することで最適化問題を解決することを約束している。
本稿では,分散QAOA(DQAOA)を提案する。
我々はAL-DQAOAを用いてフォトニック構造を最適化することに成功し、ゲートベースの量子コンピューティングを用いた実世界の最適化問題を解くことは我々の戦略で実現可能であることを示唆した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-29T17:42:25Z) - PO-QA: A Framework for Portfolio Optimization using Quantum Algorithms [4.2435928520499635]
ポートフォリオ最適化(PO)は、投資ポートフォリオのリスクを最小限に抑えつつ、純利益を最大化することを目的とした金融問題である。
本稿では,量子パラメータの変動を調べるために,新しいスケーラブルなフレームワークPO-QAを提案する。
本結果は,量子機械学習のレンズからPOを理解する上で有効な知見を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-29T10:26:28Z) - Bayesian Parameterized Quantum Circuit Optimization (BPQCO): A task and hardware-dependent approach [49.89480853499917]
変分量子アルゴリズム(VQA)は、最適化と機械学習問題を解決するための有望な量子代替手段として登場した。
本稿では,回路設計が2つの分類問題に対して得られる性能に与える影響を実験的に示す。
また、実量子コンピュータのシミュレーションにおいて、ノイズの存在下で得られた回路の劣化について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-17T11:00:12Z) - Federated Multi-Level Optimization over Decentralized Networks [55.776919718214224]
エージェントが隣人としか通信できないネットワーク上での分散マルチレベル最適化の問題について検討する。
ネットワーク化されたエージェントが1つの時間スケールで異なるレベルの最適化問題を解くことができる新しいゴシップに基づく分散マルチレベル最適化アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは, ネットワークサイズと線形にスケーリングし, 各種アプリケーション上での最先端性能を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-10T00:21:10Z) - Optimizing Solution-Samplers for Combinatorial Problems: The Landscape
of Policy-Gradient Methods [52.0617030129699]
本稿では,DeepMatching NetworksとReinforcement Learningメソッドの有効性を解析するための新しい理論フレームワークを提案する。
我々の主な貢献は、Max- and Min-Cut、Max-$k$-Bipartite-Bi、Maximum-Weight-Bipartite-Bi、Traveing Salesman Problemを含む幅広い問題である。
本分析の副産物として,バニラ降下による新たな正則化プロセスを導入し,失効する段階的な問題に対処し,悪い静止点から逃れる上で有効であることを示す理論的および実験的証拠を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-08T23:39:38Z) - A Review on Quantum Approximate Optimization Algorithm and its Variants [47.89542334125886]
量子近似最適化アルゴリズム(Quantum Approximate Optimization Algorithm、QAOA)は、難解な最適化問題を解くことを目的とした、非常に有望な変分量子アルゴリズムである。
この総合的なレビューは、様々なシナリオにおけるパフォーマンス分析を含む、QAOAの現状の概要を提供する。
我々は,提案アルゴリズムの今後の展望と方向性を探りながら,選択したQAOA拡張と変種の比較研究を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-15T15:28:12Z) - Recommending Solution Paths for Solving Optimization Problems with
Quantum Computing [4.306566710489809]
最適解パスを特定し,推奨するフレームワークを提案する。
最先端のハイブリッドアルゴリズム、エンコーディングおよび分解技術はモジュラー方式で統合することができる。
選択した選択肢の集合に対する我々のアプローチの実証と検証を行い、キャパシタイトされた車両ルーティング問題に対するその適用例を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-21T15:55:43Z) - A Study of Scalarisation Techniques for Multi-Objective QUBO Solving [0.0]
量子および量子に着想を得た最適化アルゴリズムは、学術ベンチマークや実世界の問題に適用した場合に有望な性能を示す。
しかし、QUBOソルバは単目的解法であり、複数の目的による問題の解法をより効率的にするためには、そのような多目的問題を単目的問題に変換する方法を決定する必要がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-20T14:54:37Z) - Adiabatic Quantum Computing for Multi Object Tracking [170.8716555363907]
マルチオブジェクト追跡(MOT)は、オブジェクト検出が時間を通して関連付けられているトラッキング・バイ・検出のパラダイムにおいて、最もよくアプローチされる。
これらの最適化問題はNPハードであるため、現在のハードウェア上の小さなインスタンスに対してのみ正確に解決できる。
本手法は,既成整数計画法を用いても,最先端の最適化手法と競合することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-17T18:59:20Z) - Scaling Quantum Approximate Optimization on Near-term Hardware [49.94954584453379]
我々は、様々なレベルの接続性を持つハードウェアアーキテクチャのための最適化回路により、期待されるリソース要求のスケーリングを定量化する。
問題の大きさと問題グラフの次数で指数関数的に増大する。
これらの問題は、ハードウェア接続性の向上や、より少ない回路層で高い性能を達成するQAOAの変更によって緩和される可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-06T21:02:30Z) - Analysis of Vehicle Routing Problem in Presence of Noisy Channels [0.0]
車両ルーティング問題(VRP)はNPハード最適化問題である。
この研究は、変数 ANSATZ 上の変分量子固有解法を用いて、3 と 4 の都市に基本的な VRP ソリューションを構築する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-28T10:20:42Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。