論文の概要: Quadratic Formulation of Mutual Information for Sensor Placement Optimization using Ising and Quantum Annealing Machines
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14747v2
- Date: Tue, 15 Oct 2024 06:52:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-08 19:27:32.161032
- Title: Quadratic Formulation of Mutual Information for Sensor Placement Optimization using Ising and Quantum Annealing Machines
- Title（参考訳）: イジングと量子アニーリングマシンを用いたセンサ配置最適化のための相互情報の定式化
- Authors: Yuta Nakano, Shigeyasu Uno,
- Abstract要約: 我々は,センサの配置を複数の候補位置から決定する問題に対処し,最小限のセンサ数で情報取得を最大化することを目的とする。
選択したセンサ位置のデータと他データとの相互情報(MI)を目的関数として定義した。
例として,センサ配置の3つの候補に対する目的関数の最適解を,量子アニールマシンを用いて計算した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We address a combinatorial optimization problem to determine the placement of a predefined number of sensors from multiple candidate positions, aiming to maximize information acquisition with the minimum number of sensors. Assuming that the data from predefined candidates of sensor placements follow a multivariate normal distribution, we defined mutual information (MI) between the data from selected sensor positions and the data from the others as an objective function, and formulated it in a Quadratic Unconstrainted Binary Optimization (QUBO) problem by using a method we proposed. As an example, we calculated optimal solutions of the objective functions for 3 candidates of sensor placements using a quantum annealing machine, and confirmed that the results obtained were reasonable. The formulation method we proposed can be applied to any number of sensors, and it is expected that the advantage of quantum annealing emerges as the number of sensors increases.
- Abstract（参考訳）: 我々は,複数の候補位置から予め定義されたセンサ数の配置を決定するための組合せ最適化問題に対処し,最小限のセンサ数で情報取得を最大化することを目的とした。
センサ配置候補のデータが多変量正規分布に従うことを前提として、選択されたセンサ位置のデータと他者のデータとの相互情報(MI)を目的関数として定義し、提案手法を用いて擬似非拘束バイナリ最適化(QUBO)問題で定式化した。
例として,3つのセンサ配置候補に対する目的関数の最適解を量子アニールマシンを用いて計算し,得られた結果が妥当であることを確認した。
提案した定式化法は任意のセンサに適用可能であり,センサ数の増加に伴って量子アニールの利点が出現することが期待される。
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