論文の概要: A heuristic for solving the irregular strip packing problem with quantum optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17542v1
• Date: Tue, 27 Feb 2024 14:27:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 15:53:20.037286
• Title: A heuristic for solving the irregular strip packing problem with quantum optimization
• Title（参考訳）: 量子最適化を用いた不規則ストリップパッキング問題の解法
• Authors: Paul-Amaury Matt and Marco Roth
• Abstract要約: 我々は不規則なストリップパッキング問題を解くための新しい量子コンピューティングを導入する。 提案アルゴリズムは、ストリップパッキング問題を2つのサブプロブレムに分解する量子に着想を得た複雑性を用いる。 量子近似最適化アルゴリズムと量子交互演算子アンサッツを用いてアルゴリズムの性能を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a novel quantum computing heuristic for solving the irregular strip packing problem, a significant challenge in optimizing material usage across various industries. This problem involves arranging a set of irregular polygonal pieces within a fixed-height, rectangular container to minimize waste. Traditional methods heavily rely on manual optimization by specialists, highlighting the complexity and computational difficulty of achieving quasi-optimal layouts. The proposed algorithm employs a quantum-inspired heuristic that decomposes the strip packing problem into two sub-problems: ordering pieces via the traveling salesman problem and spatially arranging them in a rectangle packing problem. This strategy facilitates a novel application of quantum computing to industrial optimization, aiming to minimize waste and enhance material efficiency. Experimental evaluations using both classical and quantum computational methods demonstrate the algorithm's efficacy. We evaluate the algorithm's performance using the quantum approximate optimization algorithm and the quantum alternating operator ansatz, through simulations and real quantum computers, and compare it to classical approaches.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,不規則ストリップパッキング問題を解決するための新しい量子コンピューティングヒューリスティックを提案する。 この問題は、不規則な多角形の部品を固定長方形容器に配置して廃棄物を最小化することである。 従来の手法は専門家による手動の最適化に大きく依存しており、準最適レイアウトを達成する複雑さと計算の難しさを強調している。 提案手法では,ストリップパッキング問題をトラベルセールスマン問題を通じて順序付けし,矩形パッキング問題に空間的に配置する2つのサブプロブレムに分解する量子インスパイアされたヒューリスティックを用いる。 この戦略は、廃棄物の最小化と材料効率の向上を目的とした、量子コンピューティングの産業最適化への新しい応用を促進する。 古典計算法と量子計算法の両方を用いた実験的評価は、アルゴリズムの有効性を示す。 シミュレーションと実量子コンピュータを用いて、量子近似最適化アルゴリズムと量子交互演算子アンサッツを用いてアルゴリズムの性能を評価し、古典的アプローチと比較した。

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