論文の概要: Traffic signal optimization using quantum annealing on real map

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14462v1
• Date: Mon, 28 Aug 2023 10:00:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-08-29 14:33:15.417230
• Title: Traffic signal optimization using quantum annealing on real map
• Title（参考訳）: 実地図上の量子アニールを用いた交通信号の最適化
• Authors: Reo Shikanai, Masayuki Ohzeki and Kazuyuki Tanaka
• Abstract要約: D-WaveマシンはQUBO(Quadratic Unconstrained Binary Optimization)の最適解を正確かつ迅速に見つけることが期待されている。 我々は,Tジャンクションや多分岐道路に対処できるQUBOを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.552480439325792
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The quantum annealing machine manufactured by D-Wave Systems is expected to find the optimal solution for QUBO (Quadratic Unconstrained Binary Optimization) accurately and quickly. This would be useful in future applications where real-time calculation is needed. One such application is traffic signal optimization. Some studies use quantum annealing for this. However, they are formulated in unrealistic settings, such as only crossroads on the map. Therefore, we suggest a QUBO, which can deal with T-junctions and multi-forked roads. To validate the efficiency of our approach, SUMO (Simulation of Urban MObility) is used. This enables us to experiment with geographic information data very close to the real world. We compared results with those using the Gurobi Optimizer in the experiment to confirm that quantum annealing can find a ground state. The results show that the quantum annealing cannot find the ground state, but our model can reduce the time that vehicles wait at a red light. It is also inferior to the Gurobi Optimizer in calculation time. This seems to be due to the D-Wave machine's hardware limitations and noise effects, such as ambient temperature. If these problems are solved, and the number of qubits is increased, the use of quantum annealing is likely to be superior in terms of the speed of calculating an optimal solution.
• Abstract（参考訳）: d-waveシステムによって製造される量子アニーリングマシンは、qubo(quadratic unconstrained binary optimization)の最適解を正確かつ迅速に求めることが期待されている。 これは、リアルタイム計算が必要な将来のアプリケーションで役立つだろう。 そのような応用の1つは交通信号の最適化である。 このために量子アニールを用いる研究もある。 しかし、それらは地図上のクロスロードのような非現実的な設定で定式化されている。 そこで本研究では,Tジャンクションや多分岐道路に対応可能なQUBOを提案する。 提案手法の有効性を検証するため,SUMO(Simulation of Urban Mobility)を用いた。 これにより、現実世界に非常に近い地理情報データを実験することができる。 実験では, gurobiオプティマイザを用いた結果と比較し, 量子アニーリングによる基底状態の確認を行った。 その結果、量子アニーリングは基底状態を見つけることはできないが、我々のモデルは車両が赤信号で待つ時間を減らすことができる。 また、計算時間ではグロビ最適化器よりも劣る。 これは、D-Waveマシンのハードウェアの限界と環境温度などのノイズの影響によると思われる。 これらの問題が解決され、量子ビットの数が増加すると、最適解を計算する速度の点で量子アニールの使用が優れている可能性が高い。

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