論文の概要: A practical applicable quantum-classical hybrid ant colony algorithm for the NISQ era

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17277v1
• Date: Tue, 08 Oct 2024 09:50:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-27 05:40:58.448617
• Title: A practical applicable quantum-classical hybrid ant colony algorithm for the NISQ era
• Title（参考訳）: NISQ時代の量子古典的ハイブリッドアリコロニーアルゴリズムの実用化
• Authors: Qian Qiu, Liang Zhang, Mohan Wu, Qichun Sun, Xiaogang Li, Da-Chuang Li, Hua Xu,
• Abstract要約: 量子アントコロニー最適化(QACO)は、量子コンピューティングとアリコロニー最適化(ACO)アルゴリズムの利点を組み合わせているため、多くの注目を集めている。 クラスタリングアルゴリズムとQACOアルゴリズムを組み合わせた量子古典ハイブリッドアルゴリズムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.235110623394657
• License:
• Abstract: Quantum ant colony optimization (QACO) has drew much attention since it combines the advantages of quantum computing and ant colony optimization (ACO) algorithm overcoming some limitations of the traditional ACO algorithm. However,due to the hardware resource limitations of currently available quantum computers, the practical application of the QACO is still not realized. In this paper, we developed a quantum-classical hybrid algorithm by combining the clustering algorithm with QACO algorithm.This extended QACO can handle large-scale optimization problems with currently available quantum computing resource. We have tested the effectiveness and performance of the extended QACO algorithm with the Travelling Salesman Problem (TSP) as benchmarks, and found the algorithm achieves better performance under multiple diverse datasets. In addition, we investigated the noise impact on the extended QACO and evaluated its operation possibility on current available noisy intermediate scale quantum(NISQ) devices. Our work shows that the combination of the clustering algorithm with QACO effectively improved its problem solving scale, which makes its practical application possible in current NISQ era of quantum computing.
• Abstract（参考訳）: 量子アントコロニー最適化(QACO)は、従来のACOアルゴリズムのいくつかの制限を克服する量子コンピューティングとアリコロニー最適化(ACO)アルゴリズムの利点を組み合わせているため、多くの注目を集めている。 しかし、現在利用可能な量子コンピュータのハードウェアリソース制限のため、QACOの実用化は未だ実現されていない。 本稿では,クラスタリングアルゴリズムとQACOアルゴリズムを組み合わせることで,量子古典ハイブリッドアルゴリズムを開発した。 我々は,TSP(Travelling Salesman Problem)をベンチマークとして,拡張QACOアルゴリズムの有効性と性能を検証した。 さらに、拡張QACOに対するノイズの影響について検討し、現在利用可能な雑音中規模量子(NISQ)デバイス上での動作可能性を評価した。 我々の研究は、クラスタリングアルゴリズムとQACOを組み合わせることで、問題解決のスケールを効果的に改善し、現在のNISQ時代においてその実用的な応用を可能にしたことを示している。

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