論文の概要: Solving rescheduling problems in heterogeneous urban railway networks
using hybrid quantum-classical approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06763v2
- Date: Tue, 7 Nov 2023 19:17:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-09 19:12:43.695108
- Title: Solving rescheduling problems in heterogeneous urban railway networks
using hybrid quantum-classical approach
- Title(参考訳): ハイブリッド量子古典的手法による異種都市鉄道網の再スケジュール問題の解法
- Authors: M\'aty\'as Koniorczyk, Krzysztof Krawiec, Ludmila Botelho, Nikola
Be\v{s}inovi\'c, Krzysztof Domino
- Abstract要約: 鉄道再スケジュール管理問題に対するハイブリッド量子古典解法の適用性について検討する。
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異質都市ネットワーク上で実証されている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.16874375111244325
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We address the applicability of hybrid quantum-classical solvers for
practical railway rescheduling management problems. We build an integer linear
model for the given problem and solve it with D-Wave's quantum-classical hybrid
solver as well as with CPLEX for comparison. The proposed approach is
demonstrated on a real-life heterogeneous urban network in Poland, including
both single- and double segments and covers all the requirements posed by the
operator of the network. The computational results demonstrate the readiness
for application and benefits of quantum-classical hybrid solvers in the a
realistic railway scenario: they yield acceptable solutions on time, which is a
critical requirement in a rescheduling situation. At the same time, the
obtained solutions are feasible and in sometimes suboptimal. Moreover, though
they are heuristics they offer a valid alternative and most importantly,
outperform classical solvers in some cases.
- Abstract(参考訳): 鉄道再スケジュール管理問題に対するハイブリッド量子古典解法の適用性について検討する。
与えられた問題に対して整数線形モデルを構築し,d-wave の量子古典ハイブリッド解法と cplex との比較を行った。
提案手法は,ポーランドのヘテロジニアス・アーバン・ネットワークにおいて,単一セグメントと二重セグメントの両方を含み,ネットワークの運用者による要求をすべてカバーしている。
計算結果は、現実的な鉄道シナリオにおける量子古典ハイブリッド・ソルバの適用と利点の準備ができていることを示す。
同時に、得られる解は実現可能であり、時には最適ではない。
さらに、それらはヒューリスティックであるが、いくつかのケースでは古典的解法よりも優れた、有効な代替手段を提供する。
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