論文の概要: QAL-BP: An Augmented Lagrangian Quantum Approach for Bin Packing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12678v2
- Date: Mon, 15 Jan 2024 20:10:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-18 01:35:59.956982
- Title: QAL-BP: An Augmented Lagrangian Quantum Approach for Bin Packing
- Title（参考訳）: QAL-BP: ビンパッキングのための拡張ラグランジアン量子アプローチ
- Authors: Lorenzo Cellini, Antonio Macaluso, Michele Lombardi
- Abstract要約: ビンパッキングは人工知能の分野でよく知られたNP-Hard問題である。
量子技術の最近の進歩は、かなりの計算スピードアップを達成するための有望な可能性を示している。
QAL-BPは, ビンパッキングに特化して設計された, 擬似非拘束バイナリ最適化(QUBO)の定式化である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.589533935256401
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The bin packing is a well-known NP-Hard problem in the domain of artificial
intelligence, posing significant challenges in finding efficient solutions.
Conversely, recent advancements in quantum technologies have shown promising
potential for achieving substantial computational speedup, particularly in
certain problem classes, such as combinatorial optimization. In this study, we
introduce QAL-BP, a novel Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO)
formulation designed specifically for bin packing and suitable for quantum
computation. QAL-BP utilizes the Augmented Lagrangian method to incorporate the
bin packing constraints into the objective function while also facilitating an
analytical estimation of heuristic, but empirically robust, penalty
multipliers. This approach leads to a more versatile and generalizable model
that eliminates the need for empirically calculating instance-dependent
Lagrangian coefficients, a requirement commonly encountered in alternative QUBO
formulations for similar problems. To assess the effectiveness of our proposed
approach, we conduct experiments on a set of bin packing instances using a real
Quantum Annealing device. Additionally, we compare the results with those
obtained from two different classical solvers, namely simulated annealing and
Gurobi. The experimental findings not only confirm the correctness of the
proposed formulation but also demonstrate the potential of quantum computation
in effectively solving the bin packing problem, particularly as more reliable
quantum technology becomes available.
- Abstract（参考訳）: ビンパッキングは人工知能の分野でよく知られたNP-Hard問題であり、効率的なソリューションを見つける上で大きな課題となっている。
逆に、量子技術における最近の進歩は、特に組合せ最適化のような特定の問題クラスにおいて、計算の大幅な高速化を達成する可能性を示している。
本研究では, ビンパッキングに特化して設計され, 量子計算に適した新奇な非拘束バイナリ最適化(QUBO)の定式化であるQAL-BPを紹介する。
qal-bpは拡張ラグランジアン法を用いて、ビンパッキング制約を目的関数に組み込むと同時に、ヒューリスティックだが経験的にロバストなペナルティ乗算器の分析的推定も行う。
このアプローチはより汎用的で一般化可能なモデルとなり、類似した問題に対する代替QUBOの定式化でよく見られる、インスタンス依存ラグランジュ係数を経験的に計算する必要がなくなる。
提案手法の有効性を評価するため,実量子アニーリング装置を用いて,ビン包装インスタンスの集合について実験を行った。
さらに, シミュレーションアニーリングとグロビの2種類の古典解法から得られた結果と比較した。
実験結果は,提案手法の正確性を確認するだけでなく,より信頼性の高い量子技術が普及するにつれて,ビンパッキング問題を効果的に解くための量子計算の可能性を示すものである。
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