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。
関連論文リスト
- A hybrid Quantum-Classical Algorithm for Mixed-Integer Optimization in Power Systems [0.0]
量子コンピュータ(QC)を用いた電力系統最適化問題の解法フレームワークを提案する。
我々の指導的応用は、DC Optimal Power Flowを解くために訓練されたニューラルネットワークの最適送信切替と検証である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-16T16:11:56Z) - 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) - Hybrid quantum-classical computation for automatic guided vehicles scheduling [0.0]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-01T09:11:53Z) - Elastic Entangled Pair and Qubit Resource Management in Quantum Cloud
Computing [73.7522199491117]
量子クラウドコンピューティング(QCC)は、量子コンピューティングリソースを効率的に提供するための有望なアプローチを提供する。
ユーザ需要の変動と量子回路の要求は、効率的なリソース供給のために困難である。
本稿では、量子コンピューティングとネットワークリソースのプロビジョニングのためのリソース割り当てモデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-25T00:38:46Z) - Entangled Pair Resource Allocation under Uncertain Fidelity Requirements [59.83361663430336]
量子ネットワークにおいて、効果的な絡み合いルーティングは、量子ソースと量子宛先ノード間の通信を容易にする。
本稿では,絡み合ったペアに対する資源配分モデルと,整合性保証を伴う絡み合ったルーティングモデルを提案する。
提案モデルでは, ベースラインモデルと比較して, 総コストを少なくとも20%削減できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-10T07:16:51Z) - Power network optimization: a quantum approach [0.0]
伝送電力ネットワークを量子アニールで最適化する方法を示す。
まず、ネットワーク分割におけるQUBO問題を定義し、純粋に量子およびハイブリッドアーキテクチャの実装をテストする。
次に、D-WaveハイブリッドCQMとBQMソルバの問題を解決するとともに、Azure Quantumクラウドで利用可能な古典的なソルバについても解決する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-03T14:49:09Z) - Quantum-inspired optimization for wavelength assignment [51.55491037321065]
波長割当問題を解くための量子インスピレーションアルゴリズムを提案し,開発する。
本研究は,電気通信における現実的な問題に対する量子インスパイアされたアルゴリズムの活用の道筋をたどるものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-01T07:52:47Z) - Multi-Objective Constrained Optimization for Energy Applications via
Tree Ensembles [55.23285485923913]
エネルギーシステムの最適化問題は、強い非線形系の挙動と複数の競合する目的のために複雑である。
場合によっては、提案された最適解は、物理的性質や安全クリティカルな操作条件に関連する明示的な入力制約に従う必要がある。
本稿では,ブラックボックス問題に対する制約付き多目的最適化のためのツリーアンサンブルを用いた新しいデータ駆動戦略を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-04T20:18:55Z) - 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。