論文の概要: Optimization of Flight Routes: Quantum Approximate Optimization Algorithm for the Tail Assignment Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12773v1
• Date: Tue, 17 Dec 2024 10:35:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 13:58:05.522315
• Title: Optimization of Flight Routes: Quantum Approximate Optimization Algorithm for the Tail Assignment Problem
• Title（参考訳）: 飛行経路最適化:タイル割当て問題に対する量子近似最適化アルゴリズム
• Authors: Marta Gili, Paul San Sebastian, Ane Blázquez-García,
• Abstract要約: TAP(Tail Assignment Problem)は、航空会社の運用において重要な最適化課題である。 この研究は、量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)をTAPに適用する。 この分析は量子ハードウェアの現在の限界を明らかにしているが、技術が進歩するにつれて潜在的な利点が示唆される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The Tail Assignment Problem (TAP) is a critical optimization challenge in airline operations, requiring the optimal assignment of aircraft to scheduled flights to maximize efficiency and minimize costs. To address the TAP, this work applies the Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA), a promising quantum computing algorithm developed for tackling complex combinatorial optimization problems. A detailed formulation of the TAP is provided and QAOA's performance is evaluated on realistic problem instances, examining its strengths and weaknesses. Additionally, QAOA is compared with classical methods such as brute force and branch-and-price, as well as Quantum Annealing (QA), another quantum approach. The analysis reveals the current limitations of quantum hardware but suggests potential advantages as technology advances.
• Abstract（参考訳）: TAP(Tail Assignment Problem)は、航空業務において重要な最適化課題であり、効率を最大化し、コストを最小化するために、定期便に航空機を最適に割り当てる必要がある。 TAPに対処するために、複雑な組合せ最適化問題に取り組むために開発された有望な量子コンピューティングアルゴリズムであるQuantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA)を適用した。 TAPの詳細な定式化が提供され、QAOAのパフォーマンスが現実的な問題インスタンス上で評価され、その強度と弱点が検証される。 さらに、QAOAは、他の量子アプローチである量子アニーリング(QA)と同様に、ブライト力やブランチ・アンド・プライスのような古典的な手法と比較される。 この分析は量子ハードウェアの現在の限界を明らかにしているが、技術が進歩するにつれて潜在的な利点が示唆される。

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