論文の概要: Benchmarking the Operation of Quantum Heuristics and Ising Machines: Scoring Parameter Setting Strategies on Optimization Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10255v1
• Date: Thu, 15 Feb 2024 16:58:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-19 18:28:43.380247
• Title: Benchmarking the Operation of Quantum Heuristics and Ising Machines: Scoring Parameter Setting Strategies on Optimization Applications
• Title（参考訳）: 量子ヒューリスティックスとイジングマシンの動作ベンチマーク:最適化アプリケーションにおけるパラメータ設定戦略の評価
• Authors: David E. Bernal Neira, Robin Brown, Pratik Sathe, Filip Wudarski, Marco Pavone, Eleanor G. Rieffel and Davide Venturelli
• Abstract要約: 最適化問題に対するパラメータ化解法の性能評価ガイドラインについて論じる。 本稿では,アルゴリズムの性能に影響を与えるパラメータの設定の必要性とコストについて論じる。 本稿では,実用的なパラメータチューニング戦略の設計,評価,可視化を容易にするオープンソースソフトウェアパッケージを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.554670718138398
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We discuss guidelines for evaluating the performance of parameterized stochastic solvers for optimization problems, with particular attention to systems that employ novel hardware, such as digital quantum processors running variational algorithms, analog processors performing quantum annealing, or coherent Ising Machines. We illustrate through an example a benchmarking procedure grounded in the statistical analysis of the expectation of a given performance metric measured in a test environment. In particular, we discuss the necessity and cost of setting parameters that affect the algorithm's performance. The optimal value of these parameters could vary significantly between instances of the same target problem. We present an open-source software package that facilitates the design, evaluation, and visualization of practical parameter tuning strategies for complex use of the heterogeneous components of the solver. We examine in detail an example using parallel tempering and a simulator of a photonic Coherent Ising Machine computing and display the scoring of an illustrative baseline family of parameter-setting strategies that feature an exploration-exploitation trade-off.
• Abstract（参考訳）: 最適化問題に対するパラメータ化確率解法の性能評価のためのガイドラインについて検討し,特に可変アルゴリズムを実行するディジタル量子プロセッサ,量子アニーリングを行うアナログプロセッサ,コヒーレントイジングマシンなど,新しいハードウェアを採用したシステムに注目した。 テスト環境で測定された所定の性能測定値の期待値の統計的解析に基礎を置くベンチマーク手法の例を示す。 特に,アルゴリズムの性能に影響を与えるパラメータの設定の必要性とコストについて論じる。 これらのパラメータの最適値は、同じターゲット問題のインスタンス間で大きく異なる可能性がある。 本稿では,様々なコンポーネントを複雑に利用するための実用的なパラメータチューニング戦略の設計,評価,可視化を容易にするオープンソースソフトウェアパッケージを提案する。 本稿では,並列テンパリングとフォトニックコヒーレント・イジング・マシン・コンピューティングのシミュレータを用いて,探索・探索トレードオフを特徴とするパラメータ設定戦略の図式ベースライン・ファミリーのスコア付けを詳細に検討する。

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