論文の概要: Hierarchical Quantum Optimization via Backbone-Driven Problem Decomposition: Integrating Tabu-Search with QAOA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.09575v1
• Date: Sun, 13 Apr 2025 13:50:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-23 04:08:57.504189
• Title: Hierarchical Quantum Optimization via Backbone-Driven Problem Decomposition: Integrating Tabu-Search with QAOA
• Title（参考訳）: バックボーン駆動問題分解による階層的量子最適化:Tabu-SearchとQAOAの統合
• Authors: Minhui Gou, Zeyang Li, Hong-Ze Xu, Changbin Lu, Jing-Bo Wang, Yukun Wang, Meng-Jun Hu, Dong E Liu, Wei-Feng Zhuang,
• Abstract要約: 我々は、ノイズ中間スケール量子(NISQ)デバイスの限界を克服するためにBackbone-DrivenOAを提案する。 提案手法では, 適応型タブサーチによりバックボーン変数を動的に同定し, 固定し, 縮小次元部分空間を構築する。 提案手法は,量子資源と古典資源の割り当てを効果的に調整し,大規模最適化問題の解決を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.1238490000465635
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As quantum computing advances, quantum approximate optimization algorithms (QAOA) have shown promise in addressing combinatorial optimization problems. However, the limitations of Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ) devices hinder the scalability of QAOA for large-scale optimization tasks. To overcome these challenges, we propose Backbone-Driven QAOA, a hybrid framework that leverages adaptive Tabu search for classical preprocessing to decompose large-scale quadratic unconstrained binary (QUBO) problems into NISQ-compatible subproblems. In our approach, adaptive Tabu search dynamically identifies and fixes backbone variables to construct reduced-dimensional subspaces that preserve the critical optimization landscape. These quantum-tractable subproblems are then solved via QAOA, with the resulting solutions iteratively refining the backbone selection in a closed-loop quantum-classical cycle. Experimental results demonstrate that our approach not only competes with, and in some cases surpasses, traditional classical algorithms but also performs comparably with recently proposed hybrid classical-quantum algorithms. Our proposed framework effectively orchestrates the allocation of quantum and classical resources, thereby enabling the solution of large-scale combinatorial optimization problems on current NISQ hardware.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングが進むにつれて、量子近似最適化アルゴリズム (QAOA) は組合せ最適化問題に対処することを約束している。 しかし、ノイズ中間規模量子(NISQ)デバイスの限界は、大規模最適化タスクにおけるQAOAのスケーラビリティを妨げている。 これらの課題を克服するために,古典的前処理のための適応型 Tabu 探索を利用するハイブリッドフレームワーク Backbone-Driven QAOA を提案し,大規模な二次的非制約バイナリ (QUBO) 問題を NISQ 互換サブプロブレムに分解する。 提案手法では,適応型タブサーチによりバックボーン変数を動的に同定・修正し,臨界最適化景観を保存した縮小次元部分空間を構築する。 これらの量子抽出可能なサブプロブレムはQAOAによって解決され、結果として得られる解は閉ループ量子古典サイクルにおけるバックボーンの選択を反復的に精製する。 実験により,本手法は従来の古典的アルゴリズムと競合するだけでなく,最近提案されたハイブリッド古典量子アルゴリズムと相容れない性能を示す。 提案するフレームワークは,量子資源と古典資源の割り当てを効果的に調整し,現在のNISQハードウェア上での大規模な組合せ最適化問題の解決を可能にする。

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