論文の概要: Quadratic Unconstrained Binary Formulation for Traffic Signal Optimization on Real-World Maps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14462v2
• Date: Tue, 10 Dec 2024 01:59:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-11 22:09:44.862489
• Title: Quadratic Unconstrained Binary Formulation for Traffic Signal Optimization on Real-World Maps
• Title（参考訳）: 実世界地図における交通信号最適化のための2次非拘束バイナリ定式化
• Authors: Reo Shikanai, Masayuki Ohzeki, Kazuyuki Tanaka,
• Abstract要約: D-Wave量子アニールマシンは、2次非拘束二元最適化(QUBO)の最適解を素早く見つけることができる 我々は、Tジャンクションや多分岐道路にも対応できる異なるQUBOの定式化を提案する。 その結果, D-Wave マシンは最適解を見つけることができず, 時間的にグロビよりも遅いことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4915744683251151
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The D-Wave quantum annealing machine can quickly find the optimal solution for quadratic unconstrained binary optimization (QUBO). One of the applications where the use of quantum annealing is desired is in problems requiring rapid calculations. One such application is the traffic signal optimization. Several studies have used quantum annealing; however, they are formulated in relatively unrealistic settings, such as only crossroads on a map. We propose a different formulation of QUBO that can also deal with T-junctions and multi-forked roads. The simulation of urban mobility (SUMO) was used to validate the efficiency of our approach and verify the feasibility of real-time control using geographical information data that were very similar to the real world. Our model could reduce the waiting time at red lights for vehicles. In addition, we compared our results with those of the Gurobi Optimizer to confirm whether the D-Wave machine could find the ground state. Unfortunately, our results show that the D-Wave machine could not find the optimal solution and was slower than the Gurobi Optimizer in computation time.
• Abstract（参考訳）: D-Wave量子アニールマシンは、2次非制約バイナリ最適化(QUBO)の最適解を素早く見つけることができる。 量子アニールの使用が望まれる応用の1つは、迅速な計算を必要とする問題である。 そのような応用の1つは信号の最適化である。 いくつかの研究では量子アニールを用いたが、地図上のクロスロードのような比較的非現実的な設定で定式化されている。 我々は、Tジャンクションや多分岐道路にも対応できる異なるQUBOの定式化を提案する。 都市のモビリティ(SUMO)のシミュレーションは,我々のアプローチの効率を検証し,実世界と非常によく似た地理情報データを用いたリアルタイム制御の実現可能性を検証するために用いられた。 私たちのモデルは、車両の赤信号待ち時間を短縮できるでしょう。 さらに,この結果とGurobi Optimizerの結果を比較し,D-Waveマシンが基底状態を見つけられるかどうかを確認した。 残念なことに、D-Wave マシンは最適解を見つけることができず、計算時間では Gurobi Optimizer よりも遅かった。

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