論文の概要: Efficient Light Source Placement using Quantum Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01156v1
• Date: Sat, 2 Dec 2023 15:28:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-05 18:53:28.484983
• Title: Efficient Light Source Placement using Quantum Computing
• Title（参考訳）: 量子コンピューティングを用いた効率的な光源配置
• Authors: Sascha M\"ucke and Thore Gerlach
• Abstract要約: Minecraftのゲームでは、プレイヤーが地面にトーチを置き、暗い場所を照らす。 トーチ配置問題のQUBO定式化を導出し、他のNPハード問題と非常によく似ていることを明らかにした。 我々は実ゲームデータを用いて実量子ハードウェアの実験を行い、我々のアプローチがよいトーチ配置をもたらすことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: NP-hard problems regularly come up in video games, with interesting connections to real-world problems. In the game Minecraft, players place torches on the ground to light up dark areas. Placing them in a way that minimizes the total number of torches to save resources is far from trivial. In this paper, we use Quantum Computing to approach this problem. To this end, we derive a QUBO formulation of the torch placement problem, which we uncover to be very similar to another NP-hard problem. We employ a solution strategy that involves learning Lagrangian weights in an iterative process, adding to the ever growing toolbox of QUBO formulations. Finally, we perform experiments on real quantum hardware using real game data to demonstrate that our approach yields good torch placements.
• Abstract（参考訳）: NP-hard問題は通常、現実世界の問題と興味深いつながりを持つビデオゲームで発生する。 ゲームマインクラフトでは、プレイヤーは暗い場所を照らすために地面にトーチを置く。 リソースを節約するトーチの総数を最小化する方法でそれを配置することは、決して簡単ではない。 本稿では,量子コンピューティングを用いてこの問題にアプローチする。 この目的のために、我々は、別のnpハード問題と非常によく似た、トーチ配置問題のqubo定式化を導出する。 我々は、反復的なプロセスでラグランジアンウェイトを学習し、QUBOの定式化のツールボックスを拡大するソリューション戦略を採用している。 最後に,実ゲームデータを用いた実量子ハードウェア実験を行い,本手法が良好なトーチ配置をもたらすことを示す。

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