論文の概要: Solving a Real-World Package Delivery Routing Problem Using Quantum Annealers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15114v3
• Date: Fri, 28 Jun 2024 11:49:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 21:25:00.714688
• Title: Solving a Real-World Package Delivery Routing Problem Using Quantum Annealers
• Title（参考訳）: 量子アニールを用いた実世界のパッケージ配送経路問題の解決
• Authors: Eneko Osaba, Esther Villar-Rodriguez, Antón Asla,
• Abstract要約: 本研究は、量子コンピューティングとルーティング問題との連携に焦点を当てる。 本研究の主な目的は,実例を扱うための解法を提案することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.44241702149260353
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Research focused on the conjunction between quantum computing and routing problems has been very prolific in recent years. Most of the works revolve around classical problems such as the Traveling Salesman Problem or the Vehicle Routing Problem. The real-world applicability of these problems is dependent on the objectives and constraints considered. Anyway, it is undeniable that it is often difficult to translate complex requirements into these classical formulations.The main objective of this research is to present a solving scheme for dealing with realistic instances while maintaining all the characteristics and restrictions of the original real-world problem. Thus, a quantum-classical strategy has been developed, coined Q4RPD, that considers a set of real constraints such as a heterogeneous fleet of vehicles, priority deliveries, and capacities characterized by two values: weight and dimensions of the packages. Q4RPD resorts to the Leap Constrained Quadratic Model Hybrid Solver of D-Wave. To demonstrate the application of Q4RPD, an experimentation composed of six different instances has been conducted, aiming to serve as illustrative examples.
• Abstract（参考訳）: 近年,量子コンピューティングとルーティング問題との連携に焦点をあてた研究が盛んに行われている。 作品の多くは、トラベルセールスマン問題や自動車ルーティング問題といった古典的な問題を中心に展開している。 これらの問題の現実的な適用性は、考慮された目的や制約に依存する。 いずれにせよ、これらの古典的な定式化に複雑な要件を翻訳することはしばしば困難であり、本研究の主な目的は、元の現実世界問題の特徴と制約をすべて維持しつつ、現実的なインスタンスを扱うための解決方法を提案することである。 このようにして、Q4RPDと呼ばれる量子古典戦略が開発され、車両の異種艦隊、優先配送、パッケージの重みと寸法の2つの値で特徴づけられる能力など、実際の制約の集合を考慮に入れている。 Q4RPDはD波のLeap Constrained Quadratic Model Hybrid Solverを利用する。 Q4RPDの適用を実証するために、6つの異なるインスタンスからなる実験が実施されている。

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