論文の概要: Quantum-Assisted Vehicle Routing: Realizing QAOA-based Approach on Gate-Based Quantum Computer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.01614v1
- Date: Fri, 02 May 2025 22:31:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-06 18:49:35.190956
- Title: Quantum-Assisted Vehicle Routing: Realizing QAOA-based Approach on Gate-Based Quantum Computer
- Title（参考訳）: 量子支援型車両ルーティング:ゲートベース量子コンピュータにおけるQAOAに基づくアプローチの実現
- Authors: Talha Azfar, Ruimin Ke, Osama Muhammad Raisuddin, Jose Holguin-Veras,
- Abstract要約: 車両ルーティング問題(VRP)は、経済的・環境的に重要な意味を持つ重要な最適化課題である。
本稿では,QAOA(Quantum Approximate Optimization Algorithm)を用いてVRPの問題を解く。
本研究は,QAOAベースのVRPソリューションが短期量子ハードウェア上で実現可能であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5323691899538128
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The Vehicle Routing Problem (VRP) is a crucial optimization challenge with significant economic and environmental implications, particularly in logistics and transportation planning. While classical algorithms struggle to efficiently solve large-scale instances of VRP due to its combinatorial complexity, quantum computing presents a promising alternative for tackling such problems. In this work, we explore the application of the Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) to solve instances of VRP, analyzing its effectiveness and scalability. We formulate VRP as a Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) problem by encoding the constraints into a single cost function suitable for QAOA. Our study investigates the impact of problem size on quantum circuit complexity and evaluate the feasibility of executing QAOA-based VRP solutions on near-term quantum hardware. The results indicate that while QAOA demonstrates potential for solving VRP, the primary limitation lies in circuit depth and noise-induced errors, which critically affect performance on current quantum processors. Overcoming these challenges will require advancements in error mitigation techniques and more efficient quantum circuit designs to realize the full potential of quantum computing for combinatorial optimization.
- Abstract（参考訳）: 車両ルーティング問題 (VRP) は、特に物流や交通計画において、経済的・環境的に重要な意味を持つ重要な最適化課題である。
古典的アルゴリズムは、組み合わさった複雑さのため、VRPの大規模インスタンスを効率的に解くのに苦労するが、量子コンピューティングはそのような問題に取り組むための有望な代替手段を提供する。
本研究では,QAOA(Quantum Approximate Optimization Algorithm)をVRPのインスタンスに応用し,その効率性と拡張性について検討する。
制約をQAOAに適した単一コスト関数にエンコードすることで,VRPを擬似非制約バイナリ最適化(QUBO)問題として定式化する。
本研究は,QAOAベースのVRPソリューションが短期量子ハードウェア上で実現可能であることを示す。
結果は、QAOAがVRPを解く可能性を示す一方で、主な制限は回路深さとノイズによる誤差であり、現在の量子プロセッサの性能に重大な影響を与えることを示している。
これらの課題を克服するには、組合せ最適化のための量子コンピューティングの潜在能力を実現するために、エラー軽減技術とより効率的な量子回路設計の進歩が必要である。
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