論文の概要: Quantum and quantum-inspired optimization for an in-core fuel management problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13348v1
• Date: Fri, 25 Aug 2023 12:40:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-28 14:01:15.900017
• Title: Quantum and quantum-inspired optimization for an in-core fuel management problem
• Title（参考訳）: 核内燃料管理問題に対する量子および量子インスパイアド最適化
• Authors: Sergey R. Usmanov, Gleb V. Salakhov, Anton A. Bozhedarov, Evgeniy O. Kiktenko, Aleksey K. Fedorov
• Abstract要約: 原子力発電所の運用管理は、いくつかの計算上の難しい問題から成り立っている。 この最適化問題の主な課題は、多くのロード要素を持つ探索空間の指数関数的成長である。 この研究は、エネルギー産業における量子コンピュータと量子インスパイアされたアルゴリズムの潜在的な応用を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9642500063568188
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Operation management of nuclear power plants consists of several computationally hard problems. Searching for an in-core fuel loading pattern is among them. The main challenge of this combinatorial optimization problem is the exponential growth of the search space with a number of loading elements. Here we study a reloading problem in a Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) form. Such a form allows us to apply various techniques, including quantum annealing, classical simulated annealing, and quantum-inspired algorithms in order to find fuel reloading patterns for several realistic configurations of nuclear reactors. We present the results of benchmarking the in-core fuel management problem in the QUBO form using the aforementioned computational techniques. This work demonstrates potential applications of quantum computers and quantum-inspired algorithms in the energy industry.
• Abstract（参考訳）: 原子力発電所の運用管理は、いくつかの計算上の難しい問題から成り立っている。 コア内燃料負荷パターンの検索もそのひとつだ。 この組合せ最適化問題の最大の課題は、多くの負荷要素を持つ探索空間の指数関数的成長である。 ここでは,二分最適化 (qubo) 形式における再負荷問題について検討する。 このような形式は、原子炉の現実的な構成のために燃料再装填パターンを見つけるために、量子アニーリング、古典的なシミュレーションアニーリング、量子インスパイアされたアルゴリズムなど様々な手法を応用できる。 上記の計算手法を用いて,QUBO形式における中核燃料管理問題のベンチマーク結果を示す。 この研究は、エネルギー産業における量子コンピュータと量子インスパイアされたアルゴリズムの潜在的な応用を実証する。

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