論文の概要: QUEST: QUantum-Enhanced Shared Transportation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.08074v1
- Date: Mon, 12 May 2025 21:19:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-14 20:57:54.336159
- Title: QUEST: QUantum-Enhanced Shared Transportation
- Title（参考訳）: QUEST:QUantum強化共有輸送
- Authors: Chinonso Onah, Neel Miscasci, Carsten Othmer, Kristel Michielsen,
- Abstract要約: textbfQUEST (Quantum-Enhanced Shared Transportation) について紹介する。
混合整数二次問題(MIQP)としてのウインドブレーカーとウィンドサーファーのペアリングを定式化する。
古典的には、グロビをベースとした解法であるハンガリーアルゴリズムと、二進ベクトルのブルートフォース列挙によって解を検証している。
我々の量子実装は、古典的手法によって同定された最適な割り当てをうまく回復する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3749861135832073
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: We introduce ``Windbreaking-as-a-Service'' (WaaS) as an innovative approach to shared transportation in which larger ``windbreaker'' vehicles provide aerodynamic shelter for ``windsurfer'' vehicles, thereby reducing drag and fuel consumption. As a computational framework to solve the large-scale matching and assignment problems that arise in WaaS, we present \textbf{QUEST} (Quantum-Enhanced Shared Transportation). Specifically, we formulate the pairing of windbreakers and windsurfers -- subject to timing, speed, and vehicle-class constraints -- as a mixed-integer quadratic problem (MIQP). Focusing on a single-segment prototype, we verify the solution classically via the Hungarian Algorithm, a Gurobi-based solver, and brute-force enumeration of binary vectors. We then encode the problem as a Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) and map it to an Ising Hamiltonian, enabling the use of the Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) and other quantum and classical annealing technologies. Our quantum implementation successfully recovers the optimal assignment identified by the classical methods, confirming the soundness of the QUEST pipeline for a controlled prototype. While QAOA and other quantum heuristics do not guarantee a resolution of the fundamental complexity barriers, this study illustrates how the WaaS problem can be systematically translated into a quantum-ready model. It also lays the groundwork for addressing multi-segment scenarios and potentially leveraging quantum advantage for large-scale shared-transportation instances.
- Abstract（参考訳）: 我々は、大型の「ウィンドブレーカー」車両が「ウィンドサーファー」車両の空力シェルターを提供し、ドラッグや燃料消費を減らすという、共有輸送における革新的なアプローチとして「ウィンドブレーカー・アズ・ア・サービス」を紹介した。
WaaS で発生する大規模マッチングと代入の問題を解決するための計算フレームワークとして,<textbf{QUEST} (Quantum-Enhanced Shared Transportation) を提案する。
具体的には、混合整数二次問題(MIQP)としてウィンドブレーカーとウィンドサーファーのペア(タイミング、速度、車両クラスの制約)を定式化する。
単一セグメントのプロトタイプに焦点をあてて、ハンガリーアルゴリズム、グロビをベースとした解法、二進ベクトルのブルートフォース列挙による解を古典的に検証する。
次に、この問題を擬似非拘束バイナリ最適化(QUBO)としてエンコードし、Ising Hamiltonianにマップし、量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)や他の量子および古典的アニール技術の使用を可能にする。
我々の量子実装は、古典的手法によって同定された最適な割り当てを回復し、制御されたプロトタイプのためのQUESTパイプラインの音質を確認する。
QAOAや他の量子ヒューリスティックスは、基本的な複雑性障壁の解決を保証していないが、この研究は、WaaS問題を量子可読モデルに体系的に変換する方法を示している。
また、マルチセグメントシナリオに対処し、大規模共有トランスポートインスタンスに量子アドバンテージを活用するための基盤も設けている。
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