論文の概要: ILP-based Resource Optimization Realized by Quantum Annealing for
Optical Wide-area Communication Networks -- A Framework for Solving
Combinatorial Problems of a Real-world Application by Quantum Annealing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00826v1
- Date: Mon, 1 Jan 2024 17:52:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-03 15:48:28.837272
- Title: ILP-based Resource Optimization Realized by Quantum Annealing for
Optical Wide-area Communication Networks -- A Framework for Solving
Combinatorial Problems of a Real-world Application by Quantum Annealing
- Title（参考訳）: 広帯域光通信ネットワークにおける量子アニーリングにより実現されるilpに基づく資源最適化 - 量子アニーリングによる実世界の組合せ問題解決のための枠組み-
- Authors: Arthur Witt, Jangho Kim, Christopher K\"orber, Thomas Luu
- Abstract要約: 近年の研究では、D-Wave AdvantageTM量子アニールシステムに組み込むことができる2次非拘束二元最適化(QUBO)問題として、そのような問題をいかに実装できるかを実証した。
本稿では、システムパラメータの最適化に関する調査と、ソリューションの品質をさらに向上させるために機械学習(ML)技術をどのように取り入れているかについて報告する。
我々は、このNNを単純な整数線形プログラミング(ILP)の例で実装し、どのようにNNが解空間を完全にマッピングできるかをD-Waveが捉えていないかを実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.472397166280681
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Resource allocation of wide-area internet networks is inherently a
combinatorial optimization problem that if solved quickly, could provide near
real-time adaptive control of internet-protocol traffic ensuring increased
network efficacy and robustness, while minimizing energy requirements coming
from power-hungry transceivers. In recent works we demonstrated how such a
problem could be cast as a quadratic unconstrained binary optimization (QUBO)
problem that can be embedded onto the D-Wave AdvantageTM quantum annealer
system, demonstrating proof of principle. Our initial studies left open the
possibility for improvement of D-Wave solutions via judicious choices of system
run parameters. Here we report on our investigations for optimizing these
system parameters, and how we incorporate machine learning (ML) techniques to
further improve on the quality of solutions. In particular, we use the Hamming
distance to investigate correlations between various system-run parameters and
solution vectors. We then apply a decision tree neural network (NN) to learn
these correlations, with the goal of using the neural network to provide
further guesses to solution vectors. We successfully implement this NN in a
simple integer linear programming (ILP) example, demonstrating how the NN can
fully map out the solution space was not captured by D-Wave. We find, however,
for the 3-node network problem the NN is not able to enhance the quality of
space of solutions.
- Abstract（参考訳）: 広域インターネットネットワークの資源配分は本質的に組合せ最適化の問題であり、高速に解決すれば、電力変換器からのエネルギー要求を最小限に抑えつつ、ネットワークの有効性と堅牢性を確保するために、インターネットプロトコルトラフィックをほぼリアルタイムに適応的に制御できる。
近年の研究では、D-Wave AdvantageTM量子アニールシステムに組み込むことができる2次非拘束二元最適化(QUBO)問題として、そのような問題をいかに実装できるかを実証し、原理実証を行った。
我々の初期の研究は、システム実行パラメータの司法的選択によるD-Waveソリューションの改善の可能性を広げた。
本稿では、これらのシステムパラメータを最適化するための調査と、機械学習(ml)技術を組み込むことにより、ソリューションの質をさらに向上させる方法について報告する。
特に,ハミング距離を用いて各種システム実行パラメータと解ベクトルの相関について検討する。
次に、これらの相関関係を学習するために決定木ニューラルネットワーク(NN)を適用し、ニューラルネットワークを使用して解ベクトルにさらなる推測を提供する。
我々は、このNNを単純な整数線形プログラミング(ILP)の例で実装し、どのようにNNが解空間を完全にマッピングできるかをD-Waveが捉えていないかを実証した。
しかし,3ノードネットワーク問題では,nnは解の空間の質を高めることができないことがわかった。
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