論文の概要: Investigating techniques to optimise the layout of turbines in a windfarm using a quantum computer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.13123v2
• Date: Thu, 8 Feb 2024 16:38:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-02-09 18:33:01.801269
• Title: Investigating techniques to optimise the layout of turbines in a windfarm using a quantum computer
• Title（参考訳）: 量子コンピュータを用いた風力発電機におけるタービン配置最適化手法の検討
• Authors: James Hancock, Matthew J. Craven, Craig McNeile, Davide Vadacchino
• Abstract要約: 本研究では, 風洞内における風力タービンの最適配置について検討し, システムを擬似非拘束二項最適化問題にマッピングすることによって発生する電力を最大化する。 本稿では,量子計算機シミュレータ上での変分量子固有解法(VQE)によるQUBO問題の解法を検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study the optimal placement of wind turbines within a windfarm to maximize the power produced by mapping the system to a Quadratic Unconstrained Binary Optimisation (QUBO) problem. We investigate solving the resulting QUBO problem using the Variational Quantum Eigensolver (VQE) on a quantum computer simulator and compare the results to those from two classical optimisation methods: simulated annealing and the Gurobi solver. The maximum grid size we study is 4 $\times$ 4, which requires 16 qubits.
• Abstract（参考訳）: 風力発電機内の風力タービンの最適配置について検討し,二次連立最適化問題 (qubo) に対するシステムマッピングによる電力の最大化について検討した。 量子計算機シミュレータ上での変分量子固有解法 (vqe) を用いたqubo問題の解法について検討し, 古典的最適化法であるシミュレートアニーリング法とグロビ解法との比較を行った。 調査した最大グリッドサイズは4$\times$ 4で、16キュービットが必要です。

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