論文の概要: Qubit-Efficient Quantum Annealing for Stochastic Unit Commitment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.15917v1
- Date: Fri, 21 Feb 2025 20:15:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-25 15:51:54.536502
- Title: Qubit-Efficient Quantum Annealing for Stochastic Unit Commitment
- Title（参考訳）: 確率ユニットコミットのための量子アニーリング
- Authors: Wei Hong, Wangkun Xu, Fei Teng,
- Abstract要約: 再生可能エネルギー源の統合によって引き起こされる不確実性を管理するため、ユニットコミット(SUC)が提案されている。
本稿では,スラック変数を不要にするために,パウエル・ヘステネス・ロッカフェラー拡張ラグランジアン乗算器(PHR-ALM)法を提案する。
さらに量子ADMMを適用して、大規模SUCを小さなブロックに分割し、シーケンシャルな解を可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.2251752131402585
- License:
- Abstract: Stochastic Unit Commitment (SUC) has been proposed to manage the uncertainties driven by the integration of renewable energy sources. When solved by Benders Decomposition (BD), the master problem becomes a binary integer programming which is NP-hard and computationally demanding for classical computational methods. Quantum Annealing (QA), known for efficiently solving Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) problems, presents a potential solution. However, existing quantum algorithms rely on slack variables to handle linear binary inequality constraints, leading to increased qubit consumption and reduced computational efficiency. To solve the problem, this paper introduces the Powell-Hestenes-Rockafellar Augmented Lagrangian Multiplier (PHR-ALM) method to eliminate the need for slack variables so that the qubit consumption becomes independent of the increasing number of bender's cuts. To further reduce the qubit overhead, quantum ADMM is applied to break large-scale SUC into smaller blocks and enables a sequential solution. Consequently, the Quantum-based PHR-ADMM (QPHR-ADMM) can significantly reduce qubit requirements and enhancing the applicability of QA in SUC problem. The simulation results demonstrate the feasibility of the proposed QPHR-ADMM algorithm, indicating its superior time efficiency over classical approaches for large scale QUBO problems under the D-Wave QPU showcases.
- Abstract（参考訳）: 再生可能エネルギー源の統合によって引き起こされる不確実性を管理するため、確率的単位コミットメント(SUC)が提案されている。
Benders Decomposition (BD) によって解かれると、マスター問題はNPハードで計算量の多い2進整数プログラミングになる。
量子アニーリング(QA)は、二次非拘束バイナリ最適化(QUBO)問題を効率よく解くことで知られ、潜在的な解を示す。
しかし、既存の量子アルゴリズムは線形二進不等式制約を扱うためにスラック変数に依存しており、量子ビットの消費が増加し、計算効率が低下する。
そこで本研究では,スラック変数を不要にするために,パウエル・ヘステネス・ロッカフェラー拡張ラグランジアン乗算器(PHR-ALM)法を提案する。
さらに量子ADMMを適用して、大規模SUCを小さなブロックに分割し、シーケンシャルな解を可能にする。
その結果、量子ベースのPHR-ADMM(QPHR-ADMM)は、量子ビット要求を大幅に低減し、SUC問題におけるQAの適用性を高めることができる。
シミュレーションの結果,提案したQPHR-ADMMアルゴリズムの実現可能性を示し,D-Wave QPUショーにおける大規模QUBO問題に対する古典的アプローチよりも優れた時間効率を示す。
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