論文の概要: A Quantum Optimization Algorithm for Optimal Electric Vehicle Charging Station Placement for Intercity Trips
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16231v1
- Date: Mon, 21 Oct 2024 17:37:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-22 13:16:34.738954
- Title: A Quantum Optimization Algorithm for Optimal Electric Vehicle Charging Station Placement for Intercity Trips
- Title（参考訳）: 都市間トリップのための最適電気自動車充電ステーション配置のための量子最適化アルゴリズム
- Authors: Tina Radvand, Alireza Talebpour,
- Abstract要約: 電気自動車(EV)は輸送システムの持続可能性を高める上で重要な役割を果たしている。
大規模輸送ネットワークにおける最適充電ステーション位置の発見は、よく知られたNPハード最適化問題を示す。
本稿では,このNP-hard問題の解法効率を高めるために,量子探索に基づく最適化アルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.188841610098436
- License:
- Abstract: Electric vehicles (EVs) play a significant role in enhancing the sustainability of transportation systems. However, their widespread adoption is hindered by inadequate public charging infrastructure, particularly to support long-distance travel. Identifying optimal charging station locations in large transportation networks presents a well-known NP-hard combinatorial optimization problem, as the search space grows exponentially with the number of potential charging station locations. This paper introduces a quantum search-based optimization algorithm designed to enhance the efficiency of solving this NP-hard problem for transportation networks. By leveraging quantum parallelism, amplitude amplification, and quantum phase estimation as a subroutine, the optimal solution is identified with a quadratic improvement in complexity compared to classical exact methods, such as branch and bound. The detailed design and complexity of a resource-efficient quantum circuit are discussed.
- Abstract（参考訳）: 電気自動車(EV)は輸送システムの持続可能性を高める上で重要な役割を果たしている。
しかし、彼らの普及は、特に長距離旅行を支援するために、公共の充電インフラが不十分であるために妨げられている。
大規模輸送ネットワークにおける最適充電ステーション位置の同定は、検索空間が潜在的な充電ステーション位置の数とともに指数関数的に増加するにつれて、よく知られたNPハード組合せ最適化問題を示す。
本稿では,このNP-hard問題の解法効率を高めるために,量子探索に基づく最適化アルゴリズムを提案する。
量子並列性、振幅増幅、および量子位相推定をサブルーチンとして活用することにより、最適解は分岐や束縛といった古典的な正確な方法と比較して、複雑性の二次的な改善と同一視される。
資源効率のよい量子回路の設計と複雑さについて論じる。
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