論文の概要: A Novel Solver for QUBO Problems: Performance Analysis and Comparative Study with State-of-the-Art Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.04596v1
• Date: Thu, 05 Jun 2025 03:22:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-06 21:53:49.511271
• Title: A Novel Solver for QUBO Problems: Performance Analysis and Comparative Study with State-of-the-Art Algorithms
• Title（参考訳）: QUBO問題に対する新しい解法: 性能解析と最新アルゴリズムとの比較研究
• Authors: Jiecheng Yang, Ding Wang, Xiang Zhao, Hairui Zhang, Ming Gao, Lin Yang,
• Abstract要約: 本稿では,分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分数分法,および分枝分枝分枝分枝分根分枝分枝分枝分枝分 我々は、遺伝的アルゴリズム、コヒーレントなイジングマシン、シミュレートされた分岐を含む8つの最先端の解法に対して、QIS3をベンチマークする。 均一なランタイム予算の下で、QIS3は、ほぼすべてのインスタンスで最高のソリューションを獲得し、最大カットインスタンスの94%で最適性を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.408755407920744
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) provides a versatile framework for representing NP-hard combinatorial problems, yet existing solvers often face trade-offs among speed, accuracy, and scalability. In this work, we introduce a quantum-inspired solver (QIS) that unites branch-and-bound pruning, continuous gradient-descent refinement, and quantum-inspired heuristics within a fully adaptive control architecture. We benchmark QIS3 against eight state-of-the-art solvers, including genetic algorithms, coherent Ising machines, simulated bifurcation, parallel tempering, simulated annealing, our prior QIS2 version, D-Wave's simulated-annealing (Neal), and Gurobi on three canonical QUBO problem classes: Max-Cut, NAE-3SAT, and Sherrington-Kirkpatrick spin glass problems. Under a uniform runtime budget, QIS3 attains the best solution on nearly all instances, achieving optimality in 94% of max-cut instances. These results establish QIS3 as a robust, high-performance solver that bridges classical exact strategies and quantum-inspired heuristics for scalable QUBO optimization.
• Abstract（参考訳）: Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) はNP-hard組合せ問題を表現する汎用的なフレームワークを提供するが、既存の解法はしばしば速度、精度、スケーラビリティのトレードオフに直面している。 本研究では,完全適応型制御アーキテクチャにおいて,分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分別法,および量子分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分枝分法,および量子分枝分枝分根分枝分枝分枝分枝分枝分根分枝分枝分枝分枝分枝分根分分枝分根分枝分枝分枝分根分径分枝分枝分径分枝分枝分枝分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分分 我々は、遺伝的アルゴリズム、コヒーレントIsingマシン、シミュレートバイファーケーション、並列テンパリング、シミュレートアニーリング、我々の以前のQIS2バージョン、D-Waveのシミュレートアニーリング(Neal)、Gurobiの3つの標準QUBO問題クラス、Max-Cut、NAE-3SAT、Sherrington-Kirkpatrickスピングラス問題を含む8つの最先端QIS3をベンチマークした。 均一なランタイム予算の下で、QIS3は、ほぼすべてのインスタンスで最高のソリューションを獲得し、最大カットインスタンスの94%で最適性を達成する。 これらの結果は、スケーラブルQUBO最適化のための古典的正確な戦略と量子インスパイアされたヒューリスティックを橋渡しする堅牢で高性能な解法として、QIS3を確立する。

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