論文の概要: Testing Quantum and Simulated Annealers on the Drone Delivery Packing Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08430v1
• Date: Wed, 12 Jun 2024 17:16:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-23 13:45:35.947741
• Title: Testing Quantum and Simulated Annealers on the Drone Delivery Packing Problem
• Title（参考訳）: ドローン配送パッケージ問題における量子とシミュレーションアニールのテスト
• Authors: Sara Tarquini, Daniele Dragoni, Matteo Vandelli, Francesco Tudisco,
• Abstract要約: ドローン配送パッキング問題(DDPP)は、人的介入を減らす必要性に加えて、配送プロセスの需要の増加に対応するロジスティクスの文脈で発生する。 本稿では,2次非制約二元最適化(QUBO)問題としてDDPPの2つの定式化を提案する。 我々は、この最適化問題に対する量子アニールの利点と限界を示す広範な実験を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.246837813122577
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Using drones to perform human-related tasks can play a key role in various fields, such as defense, disaster response, agriculture, healthcare, and many others. The drone delivery packing problem (DDPP) arises in the context of logistics in response to an increasing demand in the delivery process along with the necessity of lowering human intervention. The DDPP is usually formulated as a combinatorial optimization problem, aiming to minimize drone usage with specific battery constraints while ensuring timely consistent deliveries with fixed locations and energy budget. In this work, we propose two alternative formulations of the DDPP as a quadratic unconstrained binary optimization (QUBO) problem, in order to test the performance of classical and quantum annealing (QA) approaches. We perform extensive experiments showing the advantages as well as the limitations of quantum annealers for this optimization problem, as compared to simulated annealing (SA) and classical state-of-the-art commercial tools for global optimization.
• Abstract（参考訳）: ドローンを使って人間関連のタスクを遂行することは、防衛、災害対応、農業、医療など、さまざまな分野で重要な役割を果たしている。 ドローン配送パッキング問題(DDPP)は、人的介入を減らす必要性に加えて、配送プロセスの需要の増加に対応するロジスティクスの文脈で発生する。 DDPPは通常、特定のバッテリ制約でドローンの使用を最小限に抑え、固定位置とエネルギー予算でタイムリーに一貫した配送を確保することを目的として、組合せ最適化問題として定式化されている。 本研究では,古典的および量子的アニール法 (QA) の性能をテストするために, DDPP を2次非制約二元最適化 (QUBO) 問題として2つの定式化を提案する。 我々は、この最適化問題に対する量子アニールの利点と限界を示す広範な実験を行い、シミュレーションアニール(SA)や古典的最先端のグローバル最適化ツールと比較した。

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