論文の概要: Solving rescheduling problems in heterogeneous urban railway networks using hybrid quantum-classical approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06763v4
• Date: Tue, 15 Oct 2024 07:56:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 13:57:32.902001
• 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アプローチを用いた異種都市鉄道網における再スケジューリング問題の解法
• Authors: Mátyás Koniorczyk, Krzysztof Krawiec, Ludmila Botelho, Nikola Bešinović, Krzysztof Domino,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.157286095422595
• License:
• Abstract: We address the applicability of hybrid quantum-classical heuristics 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 multi-track 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 realistic railway scenario: they yield acceptable solutions on time, which is a critical requirement in a rescheduling situation. At the same time, the solutions that were obtained were feasible. Moreover, though they are probabilistic (heuristics) they offer a valid alternative by returning a range of possible solutions the dispatcher can choose from. And, most importantly, they 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的ヒューリスティックス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とCPLEXで比較する。 提案手法は,ポーランドのヘテロジニアス都市ネットワークにおいて,シングルトラックセグメントとマルチトラックセグメントの両方を含む実環境において実証され,ネットワークのオペレーターが提案する要件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的ハイブリッド・ソルバの適用と利点の準備ができていることを示す。 同時に得られた解は実現可能であった。 さらに、それらは確率的(ヒューリスティックス)であるが、ディスペンサーが選択できる様々な可能なソリューションを返却することで、有効な代替手段を提供する。 そして何よりも重要なのは、古典的な解法よりも優れていることだ。

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