論文の概要: A Hybrid Quantum-Classical Approach to the Electric Mobility Problem
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02760v1
- Date: Wed, 4 Oct 2023 12:14:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-05 15:21:19.837644
- Title: A Hybrid Quantum-Classical Approach to the Electric Mobility Problem
- Title(参考訳): 電力移動問題に対するハイブリッド量子-古典的アプローチ
- Authors: Margarita Veshchezerova, Mikhail Somov, David Bertsche, Steffen
Limmer, Sebastian Schmitt, Michael Perelshtein, Ayush Joshi Tripathi
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.8796261172196743
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We suggest a hybrid quantum-classical routine for the NP-hard Electric
Vehicle Fleet Charging and Allocation Problem. The original formulation is a
Mixed Integer Linear Program with continuous variables and inequality
constraints. To separate inequality constraints that are difficult for quantum
routines we use a decomposition in master and pricing problems: the former
targets the assignment of vehicles to reservations and the latter suggests
vehicle exploitation plans that respect the battery state-of-charge
constraints. The master problem is equivalent to the search for an optimal set
partition. In our hybrid scheme, the master problem is reformulated in a
quadratic unconstrained binary optimization problem which can be solved with
quantum annealing on the DWave Advantage system. On large instances, we
benchmark the performance of the decomposition technique with classical and
quantum-inspired metaheuristics: simulated annealing, tabu search, and vector
annealing by NEC. The numerical results with purely classical solvers are
comparable to the solutions from the traditional mixed integer linear
programming approaches in terms of solution quality while being faster. In
addition, it scales better to larger instances. The major advantage of the
proposed approach is that it enables quantum-based methods for this realistic
problem with many inequality constraints. We show this by initial studies on
DWave hardware where optimal solutions can be found for small instances.
- Abstract(参考訳): 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。
元の定式化は連続変数と不等式制約を持つ混合整数線形プログラムである。
量子ルーチンで難しい不等式制約を分離するために、我々はマスターと価格の問題の分解を使用する: 前者は予約への車両の割り当てを目標とし、後者はバッテリーの充電状態の制約を尊重する車両利用計画を提案する。
マスター問題は最適な集合分割の探索と等価である。
本手法では、DWaveアドバンテージシステム上での量子アニーリングで解くことができる2次非制約二元最適化問題において、マスター問題を再構成する。
NECによる模擬アニール,タブ探索,ベクトルアニールなど,古典的および量子的メタヒューリスティックスによる分解手法の性能評価を行った。
純粋に古典的な解法を用いた数値計算結果は、解品質の点で従来の混合整数線形計画法による解に匹敵する。
さらに、大きなインスタンスに対してスケール性も向上している。
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。
これをDWaveハードウェアの初期研究で示しており、小さなインスタンスに対して最適な解を見つけることができる。
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