論文の概要: Assessing Quantum Computing Performance for Energy Optimization in a Prosumer Community

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10594v1
• Date: Fri, 17 Nov 2023 15:48:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-20 14:04:12.076056
• Title: Assessing Quantum Computing Performance for Energy Optimization in a Prosumer Community
• Title（参考訳）: プロシューマーコミュニティにおけるエネルギー最適化のための量子コンピューティング性能の評価
• Authors: Carlo Mastroianni, Francesco Plastina, Luigi Scarcello, Jacopo Settino, Andrea Vinci
• Abstract要約: 消費者問題」とは、利用者のニーズ、電力価格、地域再生可能エネルギーの可利用性に基づいて家庭の負荷をスケジューリングする問題である。 量子コンピュータは、量子演算の本質的な並列性のおかげで、この問題を扱う上で大きなブレークスルーをもたらす可能性がある。 本報告では,シミュレータと実量子ハードウェアを用いた,様々な問題サイズに対する広範な実験について報告する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.072460284847973
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The efficient management of energy communities relies on the solution of the "prosumer problem", i.e., the problem of scheduling the household loads on the basis of the user needs, the electricity prices, and the availability of local renewable energy, with the aim of reducing costs and energy waste. Quantum computers can offer a significant breakthrough in treating this problem thanks to the intrinsic parallel nature of quantum operations. The most promising approach is to devise variational hybrid algorithms, in which quantum computation is driven by parameters that are optimized classically, in a cycle that aims at finding the best solution with a significant speed-up with respect to classical approaches. This paper provides a reformulation of the prosumer problem, allowing to address it with a hybrid quantum algorithm, namely, Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA), and with a recent variant, the Recursive QAOA. We report on an extensive set of experiments, on simulators and real quantum hardware, for different problem sizes. Results are encouraging in that Recursive QAOA is able, for problems involving up to 10 qubits, to provide optimal and admissible solutions with good probabilities, while the computation time is nearly independent of the system size
• Abstract（参考訳）: エネルギーコミュニティの効率的な管理は、コスト削減とエネルギー廃棄物の削減を目的として、利用者のニーズ、電力価格、地域再生可能エネルギーの可用性に基づいて家計の負荷をスケジューリングするという「消費問題」の解決策に依存している。 量子コンピュータは、量子演算の本質的な並列性のおかげで、この問題を扱う上で大きなブレークスルーを与えることができる。 最も有望なアプローチは、量子計算が古典的に最適化されたパラメータによって駆動される変分ハイブリッドアルゴリズムを考案することである。 本稿では,量子近似最適化アルゴリズム (Quantum Approximate Optimization Algorithm, QAOA) と最近の変種であるRecursive QAOAを用いて,ハイブリッド量子アルゴリズムを用いてこの問題に対処する。 本稿では,シミュレータと実際の量子ハードウェアを用いた様々な問題サイズの実験について報告する。 その結果、再帰的なqaoaは、10キュービットまでの問題に対して、適切な確率で最適かつ許容可能な解を提供することができるが、計算時間はシステムサイズとほぼ独立である。

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