論文の概要: Hybrid quantum optimization in the context of minimizing traffic congestion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.08275v1
• Date: Fri, 11 Apr 2025 06:15:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-14 14:18:30.614178
• Title: Hybrid quantum optimization in the context of minimizing traffic congestion
• Title（参考訳）: 交通渋滞最小化におけるハイブリッド量子最適化
• Authors: Jedwin Villanueva, Gary J Mooney, Bhaskar Roy Bardhan, Joydip Ghosh, Charles D Hill, Lloyd C L Hollenberg,
• Abstract要約: 量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)から得られる解をベンチマークする。 原則として、QAOAレイヤの数が無限大に近づくにつれて、ソリューションは最適性に達するべきである。 量子ビット接続と回路深度に制限のあるNISQデバイスに対しては,QAOAのノイズ耐性版を導入する。 以上の結果から,このQAOA変種は,物理的IBM量子コンピュータデバイス上でのQAOAよりも優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Traffic optimization on roads is a highly complex problem, with one important aspect being minimization of traffic congestion. By mapping to an Ising formulation of the traffic congestion problem, we benchmark solutions obtained from the Quantum Approximate optimization Algorithm (QAOA), a hybrid quantum-classical algorithm. In principle, as the number of QAOA layers approaches infinity, the solutions should reach optimality. On the other hand, short-depth QAOA circuits are known to have limited performance. We show that using tailored initialization techniques encourages the convergence to the desired solution state at lower circuit depths with two and three QAOA layers, thus highlighting the importance of adapting quantum algorithms in the noisy intermediate scale (NISQ) quantum computing era. Moreover, for NISQ devices with limited qubit connectivity and circuit depth, we introduce a heuristic noise-resilient variant of QAOA predicated on the elimination of long-range 2-qubit interactions in the QAOA layers whilst the cost function is unaltered. Our results show that this QAOA variant is surprisingly effective, outperforming QAOA on a physical IBM Quantum computer device.
• Abstract（参考訳）: 道路交通の最適化は非常に複雑な問題であり、交通渋滞の最小化が重要な側面である。 交通渋滞問題のIsing定式化にマッピングすることにより、ハイブリッド量子古典アルゴリズムであるQuantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) から得られた解をベンチマークする。 原則として、QAOAレイヤの数が無限大に近づくにつれて、ソリューションは最適性に達するべきである。 一方、QAOA回路は性能が限られていることが知られている。 本研究では,2層と3層からなるQAOA層で,回路深度を低くして所望の解状態に収束させることで,ノイズのある中間スケール(NISQ)量子コンピューティング時代における量子アルゴリズムの適応の重要性を明らかにする。 さらに,QAOA層における長距離2-qubit相互作用の除去を前提としたQAOAの雑音-弾性変動を,コスト関数が未変更のNISQデバイスに導入する。 以上の結果から,このQAOA変種は,物理的IBM量子コンピュータデバイス上でのQAOAよりも優れていることがわかった。

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