論文の概要: Mixed Integer Linear Programming Solver Using Benders Decomposition
Assisted by Neutral Atom Quantum Processor
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05748v1
- Date: Thu, 8 Feb 2024 15:33:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-09 14:28:33.149183
- Title: Mixed Integer Linear Programming Solver Using Benders Decomposition
Assisted by Neutral Atom Quantum Processor
- Title（参考訳）: 中性原子量子プロセッサを用いたブレンダー分解を用いた混合整数線形計画法
- Authors: M.Yassine Naghmouchi and Wesley da Silva Coelho
- Abstract要約: 本稿では、MILP(Mixed Linear Programming)を解くためのハイブリッド古典量子法を提案する。
我々は、MILPをマスター問題(MP)とサブプロブレム(SP)に分割するためにベンダー分解(BD)を適用する。
我々の知る限り、この研究は、BDを通してMILPを解くための、自動化された問題に依存しないフレームワークを開発する際に、中性原子量子プロセッサを利用する最初のものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents a new hybrid classical-quantum approach to solve Mixed
Integer Linear Programming (MILP) using neutral atom quantum computations. We
apply Benders decomposition (BD) to segment MILPs into a master problem (MP)
and a subproblem (SP), where the MP is addressed using a neutral-atom device,
after being transformed into a Quadratic Unconstrained Binary Optimization
(QUBO) model. To solve the QUBO, we develop a heuristic for atom register
embedding and apply Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) for pulse
shaping. In addition, we implement a Proof of Concept (PoC) that outperforms
existing solutions. We also conduct preliminary numerical results: in a series
of small MILP instances our algorithm identifies over 95\% of feasible
solutions of high quality, outperforming classical BD approaches where the MP
is solved using simulated annealing. To the best of our knowledge, this work is
the first to utilize a neutral atom quantum processor in developing an
automated, problem-agnostic framework for solving MILPs through BD.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,中性原子量子計算を用いたMILP(Mixed Integer Linear Programming)の解法を提案する。
そこで,我々はBenders decomposition (BD) を用いてMILPをマスター問題 (MP) とサブプロブレム (SP) に分割し,MPを準非拘束バイナリ最適化 (QUBO) モデルに変換した後,中性原子デバイスを用いて対処する。
QUBOを解くために、原子レジスタ埋め込みのためのヒューリスティックを開発し、パルス整形のための量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)を適用した。
さらに、既存のソリューションよりも優れたPoC(Proof of Concept)を実装します。
シミュレーションアニーリングを用いてMPを解いた古典的BD手法よりも優れた,高品質な実現可能な解の95%以上を,我々のアルゴリズムが同定する。
我々の知る限り、この研究は、BDを通してMILPを解くための、自動化された問題に依存しないフレームワークを開発する際に、中性原子量子プロセッサを利用する最初のものである。
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