論文の概要: Task Scheduling Optimization from a Tensor Network Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10433v2
• Date: Thu, 20 Jun 2024 10:39:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-06-22 06:17:50.356204
• Title: Task Scheduling Optimization from a Tensor Network Perspective
• Title（参考訳）: テンソルネットワークから見たタスクスケジューリング最適化
• Authors: Alejandro Mata Ali, Iñigo Perez Delgado, Beatriz García Markaida, Aitor Moreno Fdez. de Leceta,
• Abstract要約: 本稿では,量子インスパイアされたテンソルネットワーク技術を用いた産業プラントにおけるタスク最適化手法を提案する。 我々は、全ての可能な組み合わせで量子システムをシミュレートし、制約を満たすために想像上の時間進化と一連の投影を実行する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.94295877935867
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a novel method for task optimization in industrial plants using quantum-inspired tensor network technology. This method allows us to obtain the best possible combination of tasks on a set of machines with a set of constraints without having to evaluate all possible combinations. We simulate a quantum system with all possible combinations, perform an imaginary time evolution and a series of projections to satisfy the constraints. We improve its scalability by means of a compression method, an iterative algorithm, and a genetic algorithm, and show the results obtained on simulated cases.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,量子インスパイアされたテンソルネットワーク技術を用いた産業プラントにおけるタスク最適化手法を提案する。 本手法は,機械の集合上のタスクと制約の集合との最適な組み合わせを,すべての可能な組み合わせを評価することなく得られる。 我々は、全ての可能な組み合わせで量子システムをシミュレートし、制約を満たすために想像上の時間進化と一連の投影を実行する。 圧縮法,反復アルゴリズム,遺伝的アルゴリズムを用いて,そのスケーラビリティを向上し,シミュレーションケースで得られた結果を示す。

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