論文の概要: Optimization Algorithm for Inventory Management on Classical, Quantum and Quantum-Hybrid Hardware

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11756v1
• Date: Mon, 18 Nov 2024 17:36:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:32:35.369347
• Title: Optimization Algorithm for Inventory Management on Classical, Quantum and Quantum-Hybrid Hardware
• Title（参考訳）: 古典的, 量子的, 量子ハイブリッドハードウェアにおける在庫管理のための最適化アルゴリズム
• Authors: Gabriel P. L. M. Fernandes, Matheus S. Fonseca, Amanda G. Valério, Alexandre C. Ricardo, Nicolás A. C. Carpio, Paulo C. C. Bezerra, Celso J. Villas-Boas,
• Abstract要約: フローラックを用いた倉庫におけるアイテム割り当ての最適化に重点を置いており, 第一報, 第一報 (FIFO) のロジスティクス用に設計されている。 本稿では,古典的,量子的,ハイブリッドなハードウェア実装に適したQUBO問題として定式化された新しい戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.7054351451505
• License:
• Abstract: Among the challenges of efficiently managing a factory, inventory management is essential for minimizing operational costs and delivery times. In this paper, we focus on optimizing item allocation in warehouses that use gravity flow racks, which are designed for First In, First Out (FIFO) logistics but present challenges due to the need for frequent item reinsertions during picking operations. We introduce a novel strategy formulated as a QUBO problem, suitable for classical, quantum, and hybrid hardware implementations. By leveraging advances in Adiabatic Quantum Computing and Quantum Annealing, we demonstrate the effectiveness of our strategy through simulations and real-world scenarios. The results highlight the potential of quantum-hybrid approaches to significantly enhance operational efficiency in warehouse management.
• Abstract（参考訳）: 工場を効率的に管理することの課題のうち、在庫管理は運用コストと納期を最小化するために不可欠である。 本稿では,第1イン,第1アウト(FIFO)ロジスティクス用に設計された重力流ラックを用いた倉庫におけるアイテム割り当ての最適化に着目する。 古典的,量子的,ハイブリッドハードウェアの実装に適した,QUBO問題として定式化された新しい戦略を導入する。 Adiabatic Quantum ComputingとQuantum Annealingの進歩を活用して、シミュレーションと実世界のシナリオを通して、我々の戦略の有効性を実証する。 この結果は、倉庫管理における運用効率を大幅に向上させる量子ハイブリッドアプローチの可能性を強調している。

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