論文の概要: Digitized Counterdiabatic Quantum Algorithms for Logistics Scheduling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15707v1
- Date: Fri, 24 May 2024 16:53:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-27 13:11:11.243073
- Title: Digitized Counterdiabatic Quantum Algorithms for Logistics Scheduling
- Title（参考訳）: ロジスティックススケジューリングのためのディジタイズされた反断熱量子アルゴリズム
- Authors: Archismita Dalal, Iraitz Montalban, Narendra N. Hegade, Alejandro Gomez Cadavid, Enrique Solano, Abhishek Awasthi, Davide Vodola, Caitlin Jones, Horst Weiss, Gernot Füchsel,
- Abstract要約: 本研究では,自動化ロボットの求人スケジューリング問題と旅行セールスパーソン問題について検討する。
DCQOでは、断熱量子力学を用いて最適化問題の解を求める。
我々は超伝導およびトラップイオン量子プロセッサにアルゴリズムを実験的に実装した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.04597339860113
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We study a job shop scheduling problem for an automatized robot in a high-throughput laboratory and a travelling salesperson problem with recently proposed digitized counterdiabatic quantum optimization (DCQO) algorithms. In DCQO, we find the solution of an optimization problem via an adiabatic quantum dynamics, which is accelerated with counterdiabatic protocols. Thereafter, we digitize the global unitary to encode it in a digital quantum computer. For the job-shop scheduling problem, we aim at finding the optimal schedule for a robot executing a number of tasks under specific constraints, such that the total execution time of the process is minimized. For the traveling salesperson problem, the goal is to find the path that covers all cities and is associated with the shortest traveling distance. We consider both hybrid and pure versions of DCQO algorithms and benchmark the performance against digitized quantum annealing and the quantum approximate optimization algorithm (QAOA). In comparison to QAOA, the DCQO solution is improved by several orders of magnitude in success probability using the same number of two-qubit gates. Moreover, we experimentally implement our algorithms on superconducting and trapped-ion quantum processors. Our results demonstrate that circuit compression using counterdiabatic protocols is amenable to current NISQ hardware and can solve logistics scheduling problems, where other digital quantum algorithms show insufficient performance.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,高スループット実験室における自動ロボットのジョブショップスケジューリング問題と,最近提案されたディジタル対ダイアバティック量子最適化(DCQO)アルゴリズムを用いたトラベリングセールスパーソン問題について検討する。
直流QOでは, 反断熱プロトコルによって高速化される, 断熱量子力学による最適化問題の解を求める。
その後、グローバルユニタリをデジタル化してデジタル量子コンピュータにエンコードする。
ジョブショップスケジューリング問題では,特定の制約下で複数のタスクを実行するロボットに対して,プロセスの実行時間を最小化するように最適なスケジュールを求める。
旅行セールスパーソンの問題は、すべての都市をカバーし、最短の旅行距離と関連する経路を見つけることである。
我々は、DCQOアルゴリズムのハイブリッドバージョンと純粋バージョンを共に検討し、デジタル化された量子アニールと量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)のパフォーマンスをベンチマークする。
QAOAと比較して、DCQOの解は、同じ数の2ビットゲートを用いて、数桁の成功確率で改善される。
さらに,超伝導およびトラップイオン量子プロセッサ上でのアルゴリズムを実験的に実装した。
提案手法は,従来のNISQハードウェアでは回路圧縮が可能であり,他のディジタル量子アルゴリズムでは性能が不十分であるロジスティクススケジューリングの問題を解くことができることを示す。
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