論文の概要: Restricted Global Optimization for QAOA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12181v1
• Date: Thu, 21 Sep 2023 15:47:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-22 14:27:23.109750
• Title: Restricted Global Optimization for QAOA
• Title（参考訳）: qaoaのグローバル最適化
• Authors: Peter Glei{\ss}ner, Georg Kruse, and Andreas Ro{\ss}kopf
• Abstract要約: 局所最適化手法はQAOAの複雑なコスト環境において本質的に不十分であることを示す。 代わりに、グローバル最適化技術は様々な問題インスタンスにわたるQAOAのパフォーマンスを大幅に改善する。
• 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: The Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) has emerged as a promising variational quantum algorithm for addressing NP hard combinatorial optimization problems. However, a significant limitation lies in optimizing its classical parameters, which is in itself an NP hard problem. To circumvent this obstacle, initialization heuristics, enhanced problem encodings and beneficial problem scalings have been proposed. While such strategies further improve QAOA's performance, their remaining problem is the sole utilization of local optimizers. We show that local optimization methods are inherently inadequate within the complex cost landscape of QAOA. Instead, global optimization techniques greatly improve QAOA's performance across diverse problem instances. While global optimization generally requires high numbers of function evaluations, we demonstrate how restricted global optimizers still show better performance without requiring an exceeding amount of function evaluations.
• Abstract（参考訳）: 量子近似最適化アルゴリズム(qaoa)は、npハードコンビネート最適化問題に対処するための有望な変分量子アルゴリズムとして登場した。 しかしながら、古典的なパラメータの最適化には大きな制限があり、それ自体はnpの難しい問題である。 この障害を回避するため、初期化ヒューリスティックス、改良された問題エンコーディング、有益な問題スケーリングが提案されている。 このような戦略はQAOAの性能をさらに向上させるが、残りの問題はローカルオプティマイザの唯一の活用である。 局所最適化手法はQAOAの複雑なコスト環境において本質的に不十分であることを示す。 代わりに、グローバル最適化技術は様々な問題インスタンスにわたるQAOAのパフォーマンスを大幅に改善する。 グローバル最適化は通常、高い機能評価を必要とするが、制限されたグローバルオプティマイザが、機能評価を超過することなく、いかに優れた性能を示すかを示す。

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