論文の概要: Improving Quantum and Classical Decomposition Methods for Vehicle Routing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05551v1
- Date: Mon, 8 Apr 2024 14:19:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-09 14:05:34.626176
- Title: Improving Quantum and Classical Decomposition Methods for Vehicle Routing
- Title（参考訳）: 車両ルーティングにおける量子および古典的分解法の改善
- Authors: Laura S. Herzog, Friedrich Wagner, Christian Ufrecht, Lilly Palackal, Axel Plinge, Christopher Mutschler, Daniel D. Scherer,
- Abstract要約: 本稿では,2つの分解法,すなわちグラフ縮小と回路切断の精巧な組み合わせを提案する。
この結果から,現在の量子技術の制約内での最適化問題に対するアルゴリズムの性能に関する知見が得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4646794072984477
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum computing is a promising technology to address combinatorial optimization problems, for example via the quantum approximate optimization algorithm (QAOA). Its potential, however, hinges on scaling toy problems to sizes relevant for industry. In this study, we address this challenge by an elaborate combination of two decomposition methods, namely graph shrinking and circuit cutting. Graph shrinking reduces the problem size before encoding into QAOA circuits, while circuit cutting decomposes quantum circuits into fragments for execution on medium-scale quantum computers. Our shrinking method adaptively reduces the problem such that the resulting QAOA circuits are particularly well-suited for circuit cutting. Moreover, we integrate two cutting techniques which allows us to run the resulting circuit fragments sequentially on the same device. We demonstrate the utility of our method by successfully applying it to the archetypical traveling salesperson problem (TSP) which often occurs as a sub-problem in practically relevant vehicle routing applications. For a TSP with seven cities, we are able to retrieve an optimum solution by consecutively running two 7-qubit QAOA circuits. Without decomposition methods, we would require five times as many qubits. Our results offer insights into the performance of algorithms for combinatorial optimization problems within the constraints of current quantum technology.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは、例えば量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)を通じて、組合せ最適化問題に対処する有望な技術である。
しかし、そのポテンシャルは、玩具の問題を産業に関係のあるサイズに拡大することにある。
本研究では,グラフ縮小法と回路切断法という2つの分解法を巧みに組み合わせることで,この問題に対処する。
グラフ縮小はQAOA回路に符号化する前に問題のサイズを減らし、回路切断は中規模量子コンピュータ上で実行するために量子回路を断片に分解する。
我々の縮小法は、QAOA回路が特に回路切断に適しているという問題を適応的に低減する。
さらに,同じデバイス上で連続的に回路フラグメントを動作させることができる2つの切断技術を統合する。
本稿では,本手法の実用性を示すために,従来型走行セールスパーソン問題(TSP)への適用を成功させることにより,本手法の有効性を実証する。
7つの都市を持つTSPでは、2つの7ビットQAOA回路を連続的に動作させることで最適解が得られる。
分解方法がなければ、5倍のキュービットが必要になります。
この結果から,現在の量子技術における組合せ最適化問題に対するアルゴリズムの性能に関する知見が得られた。
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