論文の概要: Hybrid quantum-classical computation for automatic guided vehicles scheduling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03088v2
- Date: Wed, 8 May 2024 08:25:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-09 19:20:21.703271
- Title: Hybrid quantum-classical computation for automatic guided vehicles scheduling
- Title（参考訳）: 自動誘導車両スケジューリングのためのハイブリッド量子古典計算
- Authors: Tomasz Śmierzchalski, Łukasz Pawela, Zbigniew Puchała, Mátyás Koniorczyk, Bartłomiej Gardas, Sebastian Deffner, Krzysztof Domino,
- Abstract要約: 自動誘導車両をスケジューリングするビジネス中心の最適化問題に対処するために,最先端のハイブリッド量子古典解法を開発した。
本研究は, ハイブリッド解法において, 非ゼロ量子処理時間を示し, 解効率に対する量子成分の有意な寄与を示唆するものである。
我々の研究は、AGVスケジューリングのためのハイブリッド量子古典的ソリューションの、近い将来のビジネス導入の道を開く。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Motivated by global efforts to develop quantum computing for practical, industrial-scale challenges, we showcase the effectiveness of state-of-the-art hybrid quantum-classical solvers in addressing the business-centric optimization problem of scheduling Automatic Guided Vehicles (AGVs). These solvers leverage a noisy intermediate-scale quantum (NISQ) device, specifically a D-Wave quantum annealer. In our study, the hybrid solvers exhibit non-zero quantum processing times, indicating a significant contribution of the quantum component to solution efficiency. This hybrid methodology performs comparably to existing classical solvers, thus indicating `quantum readiness' for scheduling tasks. Our analysis focuses on a practical, business-oriented scenario: scheduling AGVs within a factory constrained by limited space, simulating a realistic production setting. Our new approach concerns mapping a realistic AGV problem onto a problem reminiscient of railway scheduling and demonstrating that the AGV problem more suits quantum computing than the railway counterpart and is more dense in terms of an average number of constraints per variable. We demonstrate that a scenario involving 15 AGVs, which holds practical significance due to common bottlenecks like shared main lanes leading to frequent deadlocks, can be efficiently addressed by a hybrid quantum-classical solver within seconds. Consequently, our research paves the way for the near-future business adoption of hybrid quantum-classical solutions for AGV scheduling, anticipating that forthcoming improvements in manufacturing efficiency will increase both the number of AGVs deployed and the premium on factory space.
- Abstract（参考訳）: 実用的,産業規模の課題に対する量子コンピューティング開発へのグローバルな取り組みによって、我々は、自動誘導車両(AGV)をスケジューリングするビジネス中心の最適化問題に対処する最先端のハイブリッド量子古典解法の有効性を実証した。
これらの解法は、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイス、特にD-Wave量子アニールを利用する。
本研究は, ハイブリッド解法において, 非ゼロ量子処理時間を示し, 解効率に対する量子成分の有意な寄与を示唆するものである。
このハイブリッド手法は、既存の古典的解法と互換性があり、スケジューリングタスクの「量子準備」(quantum readiness)を示す。
我々の分析は、現実的な生産環境をシミュレートし、限られたスペースで制約された工場内でAGVをスケジューリングする、実践的でビジネス指向のシナリオに焦点を当てている。
我々の新しいアプローチは、現実的なAGV問題を鉄道計画を思い起こさせる問題にマッピングし、AGV問題は鉄道計画よりも量子コンピューティングに適しており、変数あたりの平均的な制約数の点でより密接であることを示すものである。
我々は、15AGVのシナリオが、頻繁にデッドロックにつながる共有メインレーンのような共通のボトルネックのために現実的な重要性を保ちながら、数秒でハイブリッド量子古典解法によって効率的に対処できることを実証した。
その結果,本研究は,AGVスケジューリングのためのハイブリッド量子古典的ソリューションの近い将来のビジネス導入の道を開くものであり,製造効率の改善が進むと,AGVの配備数と工場空間におけるプレミアムが増加することを期待している。
関連論文リスト
- A Primal-Dual-Assisted Penalty Approach to Bilevel Optimization with Coupled Constraints [66.61399765513383]
We developed a BLOCC algorithm to tackle BiLevel Optimization problems with Coupled Constraints。
2つのよく知られた実世界のアプリケーションでその効果を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-14T15:59:36Z) - A Hybrid Quantum-Classical Approach to the Electric Mobility Problem [0.8796261172196743]
NP-hard Electric Vehicle Fleet Charging and Allocation Problemのためのハイブリッド量子古典ルーチンを提案する。
分解法の性能を古典的・量子的メタヒューリスティックスで評価する。
提案手法の主な利点は、多くの不等式制約のある現実的な問題に対して量子ベースの方法を可能にすることである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-04T12:14:56Z) - Solving rescheduling problems in heterogeneous urban railway networks using hybrid quantum-classical approach [0.157286095422595]
与えられた問題に対して整数線型モデルを構築し、それをD-Waveの量子古典ハイブリッドソルバで解く。
提案手法はポーランドにおける実生活の異種都市ネットワーク上で実証されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-13T07:19:32Z) - A Feasibility-Preserved Quantum Approximate Solver for the Capacitated Vehicle Routing Problem [3.0567007573383678]
CVRP(Capacitated Vehicle Routing Problem)は、輸送や物流など様々な分野で発生するNP最適化問題である。
本稿では,CVRPの車両容量制約を回避できる最短経路を最小化する目的機能を備えた,CVRP用の新しいバイナリエンコーディングを提案する。
本稿では,量子交換演算子Ansatzの変種に基づく符号化の有効性について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-17T05:14:43Z) - Quantum Annealing for Single Image Super-Resolution [86.69338893753886]
単一画像超解像(SISR)問題を解くために,量子コンピューティングに基づくアルゴリズムを提案する。
提案したAQCアルゴリズムは、SISRの精度を維持しつつ、古典的なアナログよりも向上したスピードアップを実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-18T11:57:15Z) - Supply Chain Logistics with Quantum and Classical Annealing Algorithms [0.0]
ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)ハードウェアは、実用上重要なフルスケール最適化問題とほとんど互換性がない。
本研究では,サプライチェーンのロジスティクスにおいて,企業の運用規模において,実質的な商業価値,多輪車経路の問題について検討する。
我々の研究は、NASQデバイスをハイブリッド方式で応用するための車両ルーティング以外のコンテキストに適用可能な一連の技術を提供し、商業的関心事の大規模問題に応用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-09T17:36:21Z) - Reducing the cost of energy estimation in the variational quantum
eigensolver algorithm with robust amplitude estimation [50.591267188664666]
量子化学と材料は、量子コンピューティングの最も有望な応用の1つである。
これらの領域における産業関連問題とそれを解決する量子アルゴリズムとの整合性については、まだ多くの研究が続けられている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-14T16:51:36Z) - 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) - Error mitigation and quantum-assisted simulation in the error corrected
regime [77.34726150561087]
量子コンピューティングの標準的なアプローチは、古典的にシミュレート可能なフォールトトレラントな演算セットを促進するという考え方に基づいている。
量子回路の古典的準確率シミュレーションをどのように促進するかを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-12T20:58:41Z) - Quantum computing approach to railway dispatching and conflict
management optimization on single-track railway lines [0.4724825031148411]
単線鉄道における遅延と競合管理という,実用的な鉄道派遣問題について考察する。
本稿では,量子アニール技術と互換性のある2次非拘束二元最適化(QUBO)モデルを提案する。
概念実証として、D-Wave量子アニールを用いてポーランドの鉄道網から選択した実生活問題を解く。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-16T08:17:57Z) - Combining Deep Learning and Optimization for Security-Constrained
Optimal Power Flow [94.24763814458686]
セキュリティに制約のある最適電力フロー(SCOPF)は、電力システムの基本である。
SCOPF問題におけるAPRのモデル化は、複雑な大規模混合整数プログラムをもたらす。
本稿では,ディープラーニングとロバスト最適化を組み合わせた新しい手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-14T12:38:21Z)
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。