論文の概要: Quantum Computing for Optimizing Aircraft Loading
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.01567v1
- Date: Wed, 02 Apr 2025 10:10:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-03 19:59:19.315242
- Title: Quantum Computing for Optimizing Aircraft Loading
- Title（参考訳）: 航空機の負荷最適化のための量子コンピューティング
- Authors: Ananth Kaushik, Sang Hyub Kim, Willie Aboumrad, Martin Roetteler, Albana Topi, Richard Ashworth,
- Abstract要約: 航空機の負荷最適化問題は、最もよく知られた古典的アルゴリズムが対象数と指数関数的にスケールするのに対して、計算的に難しい問題である。
本稿では,QAOAアルゴリズムのマルチ角変種(MAL-VQA)に基づく量子アプローチを提案する。
航空機の負荷問題に対して,IonQ QPUをAriaとForteで実行することで,アルゴリズムの性能を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.055551340663609
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The aircraft loading optimization problem is a computationally hard problem with the best known classical algorithm scaling exponentially with the number of objects. We propose a quantum approach based on a multi-angle variant of the QAOA algorithm (Multi-Angle Layered Variational Quantum Algorithm (MAL-VQA)) designed to utilize a smaller number of two qubit gates in the quantum circuit as compared to the standard QAOA algorithm so that the quantum optimization algorithm can be run on near-term ion-trap quantum processing units (QPU). We also describe a novel cost function implementation that can handle many different types of inequality constraints without the overhead of introducing slack variables in the quantum circuit so that larger problems with complex constraints may be represented on near-term QPUs which have low qubit counts. We demonstrate the performance of the algorithm on different instances of the aircraft loading problem by execution on IonQ QPUs Aria and Forte. Our experiments obtain the optimal solutions for all the problem instances studied ranging from 12 qubits to 28 qubits. This shows the potential scalability of the method to significantly larger problem sizes with the improvement of quantum hardware in the near future as well as the robustness of the quantum algorithm against varying initial guesses and varying constraints of different problem instances.
- Abstract（参考訳）: 航空機の負荷最適化問題は、最もよく知られた古典的アルゴリズムが対象数と指数関数的にスケールするのに対して、計算的に難しい問題である。
本稿では,QAOAアルゴリズムと比較して量子回路内の2つの量子ビットゲートの少ない数を利用するために設計された,QAOAアルゴリズム(Multi-Angle Layered Variational Quantum Algorithm (MAL-VQA))の多角変形に基づく量子アプローチを提案する。
また、量子回路にスラック変数を導入するオーバーヘッドを伴わずに、多くの異なる不等式制約を処理できる新しいコスト関数の実装について述べる。
航空機の負荷問題に対して,IonQ QPUをAriaとForteで実行することで,アルゴリズムの性能を示す。
本実験では,12量子ビットから28量子ビットまでの全ての問題に対して最適解を求める。
このことは、近い将来、量子ハードウェアの改善とともに、様々な初期推定と異なる問題インスタンスの様々な制約に対する量子アルゴリズムの堅牢性によって、メソッドの潜在的なスケーラビリティが大幅に大きくなることを示している。
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