Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards Less Greedy Quantum Coalition Structure Generation in Induced Subgraph Games

論文の概要: Towards Less Greedy Quantum Coalition Structure Generation in Induced Subgraph Games

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04366v2
Date: Sun, 1 Sep 2024 17:06:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-04 17:01:34.268366
Title: Towards Less Greedy Quantum Coalition Structure Generation in Induced Subgraph Games
Title（参考訳）: サブグラフゲームにおける低純度量子連成構造生成に向けて
Authors: Jonas Nüßlein, Daniëlle Schuman, David Bucher, Naeimeh Mohseni, Kumar Ghosh, Corey O'Meara, Giorgio Cortiana, Claudia Linnhoff-Popien,
Abstract要約: 100%再生可能エネルギーへの移行には、マイクログレードと呼ばれる有能なプロシューマーのサブセットに分割するなど、エネルギーネットワークを管理する新しい技術が必要である。最適な方法で行うことは、誘導サブグラフゲームにおける結合構造生成問題に抽象化できるため、難しい最適化問題である。本研究は,GCS-Qをソリューション品質の面で上回りうるかどうかを検証し,より控えめなQAベースのアプローチを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6021182997326022
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The transition to 100% renewable energy requires new techniques for managing energy networks, such as dividing them into sensible subsets of prosumers called micro-grids. Doing so in an optimal manner is a difficult optimization problem, as it can be abstracted to the Coalition Structure Generation problem in Induced Subgraph Games, a NP-complete problem which requires dividing an undirected, complete, weighted graph into subgraphs in a way that maximizes the sum of their internal weights. Recently, Venkatesh et al. (arXiv:2212.11372) published a Quantum Annealing (QA)-based iterative algorithm called GCS-Q, which they claim to be the best currently existing solver for the problem in terms of runtime complexity. As this algorithm makes the application of QA to the problem seem promising, but is a greedy one, this work proposes several less greedy QA-based approaches and investigates whether any of them can outperform GCS-Q in terms of solution quality. While we find that this is not the case yet on D-Wave hardware, most of them do when using the classical QBSolv software as a solver. Especially an algorithm we call 4-split iterative R-QUBO shows potential here, finding all optima in our dataset while scaling favorably with the problem size in terms of runtime. Thus, it appears to be interesting for future research on quantum approaches to the problem, assuming QA hardware will become more noise-resilient over time.
Abstract（参考訳）: 100%再生可能エネルギーへの移行には、マイクログレードと呼ばれる有能なプロシューマーのサブセットに分割するなど、エネルギーネットワークを管理する新しい技術が必要である。これはNP完全問題であり、非方向の完全重み付きグラフを、内部重みの和を最大化する方法でサブグラフに分割する必要がある。最近、Venkatesh et al (arXiv:2212.11372)は、GCS-Qと呼ばれる量子アニーリング(QA)ベースの反復アルゴリズムを発表した。この問題に対するQAの適用は期待できるように思えるが、これは欲張りのアルゴリズムであり、この研究はより欲求の少ないQAベースのアプローチを提案し、いずれもソリューションの品質の観点からGCS-Qより優れているかどうかを調査する。従来のQBSolvソフトウェアをソルバとして使用する場合、ほとんどの場合、D-Waveハードウェアではまだそうではないことが分かっています。特に,4分割反復R-QUBOと呼ぶアルゴリズムが潜在的な可能性を示し,実行時の問題サイズに優しくスケールしながら,データセット内のすべての最適化を見つけ出す。したがって、QAハードウェアが時間とともによりノイズ耐性を持つようになると仮定して、この問題に対する量子的アプローチに関する将来の研究は興味深いものと思われる。

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