論文の概要: Quantum-Inspired Genetic Algorithm for Designing Planar Multilayer Photonic Structure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05982v1
• Date: Wed, 8 May 2024 03:03:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-13 17:45:54.527681
• Title: Quantum-Inspired Genetic Algorithm for Designing Planar Multilayer Photonic Structure
• Title（参考訳）: 平面多層フォトニック構造設計のための量子インスピレーション型遺伝的アルゴリズム
• Authors: Zhihao Xu, Wenjie Shang, Seongmin Kim, Alexandria Bobbitt, Eungkyu Lee, Tengfei Luo,
• Abstract要約: 量子アルゴリズムは、機能性材料の設計における新しいツールである。 量子コンピューティングリソースの高価格と成長するコンピューティングニーズのバランスをとる方法は、解決すべき緊急の問題となっている。 改良された量子遺伝的アルゴリズム(QGA)と機械学習サロゲートモデル回帰を組み合わせた能動的学習方式に基づく新しい最適化手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.27913742030096
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum algorithms are emerging tools in the design of functional materials due to their powerful solution space search capability. How to balance the high price of quantum computing resources and the growing computing needs has become an urgent problem to be solved. We propose a novel optimization strategy based on an active learning scheme that combines the improved Quantum Genetic Algorithm (QGA) with machine learning surrogate model regression. Using Random Forests as the surrogate model circumvents the time-consuming physical modeling or experiments, thereby improving the optimization efficiency. QGA, a genetic algorithm embedded with quantum mechanics, combines the advantages of quantum computing and genetic algorithms, enabling faster and more robust convergence to the optimum. Using the design of planar multilayer photonic structures for transparent radiative cooling as a testbed, we show superiority of our algorithm over the classical genetic algorithm (CGA). Additionally, we show the precision advantage of the RF model as a flexible surrogate model, which relaxes the constraints on the type of surrogate model that can be used in other quantum computing optimization algorithms (e.g., quantum annealing needs Ising model as a surrogate).
• Abstract（参考訳）: 量子アルゴリズムは、その強力な解空間探索能力のため、機能性材料の設計において新たなツールである。 量子コンピューティングリソースの高価格と成長するコンピューティングニーズのバランスをとる方法は、解決すべき緊急の問題となっている。 改良された量子遺伝的アルゴリズム(QGA)と機械学習サロゲートモデル回帰を組み合わせた能動的学習方式に基づく新しい最適化手法を提案する。 ランダムフォレストを代理モデルとして使用することで、時間を要する物理モデリングや実験を回避し、最適化効率を向上させる。 量子力学に埋め込まれた遺伝的アルゴリズムであるQGAは、量子コンピューティングと遺伝的アルゴリズムの利点を組み合わせて、最適化へのより高速でより堅牢な収束を可能にする。 透過的放射冷却のための平面多層フォトニック構造をテストベッドとして設計し,古典的遺伝的アルゴリズム(CGA)よりもアルゴリズムの方が優れていることを示す。 さらに、他の量子コンピューティング最適化アルゴリズム(例えば、量子アニーリングをサロゲートとして必要とするIsingモデル)で使用可能なサロゲートモデルの型に対する制約を緩和するフレキシブルサロゲートモデルとして、RFモデルの精度上の利点を示す。

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