論文の概要: Quantum Computing in Logistics and Supply Chain Management - an Overview

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17520v1
• Date: Tue, 27 Feb 2024 14:04:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 16:03:57.251747
• Title: Quantum Computing in Logistics and Supply Chain Management - an Overview
• Title（参考訳）: 物流とサプライチェーン管理における量子コンピューティング -概要-
• Authors: Frank Phillipson
• Abstract要約: この研究は、量子コンピューティングのロジスティクスとサプライチェーン管理への統合を探求している。 本稿では,ルーティング,ロジスティックネットワーク設計,艦隊維持,貨物積み込み,予測,スケジューリング問題に対する量子的アプローチの概要について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The work explores the integration of quantum computing into logistics and supply chain management, emphasising its potential for use in complex optimisation problems. The discussion introduces quantum computing principles, focusing on quantum annealing and gate-based quantum computing, with the Quantum Approximate Optimisation Algorithm and Quantum Annealing as key algorithmic approaches. The paper provides an overview of quantum approaches to routing, logistic network design, fleet maintenance, cargo loading, prediction, and scheduling problems. Notably, most solutions in the literature are hybrid, combining quantum and classical computing. The conclusion highlights the early stage of quantum computing, emphasising its potential impact on logistics and supply chain optimisation. In the final overview, the literature is categorised, identifying quantum annealing dominance and a need for more research in prediction and machine learning is highlighted. The consensus is that quantum computing has great potential but faces current hardware limitations, necessitating further advancements for practical implementation.
• Abstract（参考訳）: この研究は、量子コンピューティングのロジスティクスとサプライチェーン管理への統合を探求し、複雑な最適化問題での使用可能性を強調している。 この議論は量子アニーリングとゲートベースの量子コンピューティングに焦点を当てた量子コンピューティングの原理を紹介し、量子近似最適化アルゴリズムと量子アニーリングを重要なアルゴリズムアプローチとする。 本稿では,ルーティング,ロジスティックネットワーク設計,艦隊維持,貨物積み込み,予測,スケジューリング問題に対する量子的アプローチの概要について述べる。 特に、文学におけるほとんどの解は、量子コンピューティングと古典コンピューティングを組み合わせたハイブリッドである。 この結論は、量子コンピューティングの初期段階を強調し、ロジスティクスとサプライチェーンの最適化に対する潜在的な影響を強調している。 最終概要では、文献は分類され、量子アニールの優位性を特定し、予測と機械学習に関するさらなる研究の必要性が強調される。 量子コンピューティングは大きな可能性を秘めているが、現在のハードウェアの限界に直面している。

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