論文の概要: Joint Optimization of Electric Vehicle Routes and Charging Locations Learning Charge Constraints Using QUBO Solver
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.04687v1
- Date: Thu, 05 Jun 2025 07:08:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-06 21:53:49.572
- Title: Joint Optimization of Electric Vehicle Routes and Charging Locations Learning Charge Constraints Using QUBO Solver
- Title（参考訳）: QUBOソルバを用いた電気自動車走行経路と充電位置学習制約の併用最適化
- Authors: Akihisa Okada, Keisuke Otaki, Hiroaki Yoshida,
- Abstract要約: 充電ステーションの位置と電気自動車(EV)のルーティングの協調最適化に焦点をあてる。
本稿では,ベイズ推論とQUBOソルバを用いた逐次最適化手法を提案し,バッテリ容量の制約を自動的に学習する。
この手法を20箇所のルーティング問題に適用することにより,学習プロセスが良好に動作し,効率的な探索によって優れた解が見つかることを確認した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.616693462159185
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Optimal routing problems of electric vehicles (EVs) have attracted much attention in recent years, and installation of charging stations is an important issue for EVs. Hence, we focus on the joint optimization of the location of charging stations and the routing of EVs. When routing problems are formulated in the form of quadratic unconstrained binary optimization (QUBO), specialized solvers such as quantum annealer are expected to provide optimal solutions with high speed and accuracy. However, battery capacity constraints make it hard to formulate into QUBO form without a large number of auxiliary qubits. Then, we propose a sequential optimization method utilizing the Bayesian inference and QUBO solvers, in which method the battery capacity constraints are automatically learned. This method enables us to optimize the number and location of charging stations and the routing of EVs with a small number of searches. Applying this method to a routing problem of 20 locations, we confirmed that the learning process works well and efficient searches find good solutions. This result enhances the possibility that the QUBO solver could be applied to the constraints contained problems which is difficult to formulate into QUBO form without a large number of ancilla qubits.
- Abstract（参考訳）: 近年,電気自動車(EV)の最適ルーティング問題が注目されており,充電ステーションの設置がEVにとって重要な問題となっている。
したがって、充電ステーションの位置とEVのルーティングを共同で最適化することに注力する。
ルーティング問題を2次非拘束バイナリ最適化(QUBO)形式で定式化する場合、量子アニールのような特殊解法は高速で精度の高い最適解を提供する。
しかし、バッテリ容量の制約により、多数の補助量子ビットを使わずにQUBO形式に定式化することは困難である。
そこで,ベイズ推論とQUBOソルバを用いた逐次最適化手法を提案し,バッテリ容量制約を自動的に学習する。
この手法により、充電ステーションの数と位置を最適化し、少数の探索でEVのルーティングを行うことができる。
この手法を20箇所のルーティング問題に適用することにより,学習プロセスが良好に動作し,効率的な探索によって優れた解が見つかることを確認した。
この結果、QUBOソルバが、多数のアンシラ量子ビットを伴わずにQUBO形式に定式化することが難しい問題を含む制約に適用できる可能性が高まった。
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