論文の概要: Quantum Similarity-Driven QUBO Framework for Multi-Period Supply Chain Allocation using Time-Multiplexed Coherent Ising Machines and Simulated Quantum Annealing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.21544v1
• Date: Fri, 24 Oct 2025 15:04:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 09:00:15.517546
• Title: Quantum Similarity-Driven QUBO Framework for Multi-Period Supply Chain Allocation using Time-Multiplexed Coherent Ising Machines and Simulated Quantum Annealing
• Title（参考訳）: 時間多重コヒーレントイジングマシンと模擬量子アニーリングを用いた多周波サプライチェーン配置のための量子類似性駆動QUBOフレームワーク
• Authors: Rushikesh Ubale, Yasar Mulani, Abhay Suresh, Gregory Byrd, Sangram Deshpande, B. R. Nikilesh, Sanya Nanda,
• Abstract要約: サプライチェーンにおける多周期株式管理単位割り当ては、NPハードかつ運用上重要な最適化問題である。 この研究は、(i) 変分RX埋め込みから得られる量子類似性カーネルから得られる冗長なSKU選択を回避するためのハイブリッドQUBOフレームワーク、(ii) 実現可能性を維持するスラックビット符号化による正確な周期毎のキャパシティ強制、(iii) 時間多重コヒーレントイジングマシン上での実行の3つの進歩を統合したハイブリッドQUBOフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-period stock-keeping unit (SKU) allocation in supply chains is a combinatorial optimization problem that is both NP-hard and operationally critical, requiring simultaneous attention to profitability, feasibility, and diversity. Quadratic unconstrained binary optimization (QUBO) provides a principled framework for such tasks, yet prior studies often rely on simplified assumptions or omit real operational constraints. This work proposes a hybrid QUBO framework integrating three advances: (i) a quantum-derived similarity kernel, obtained from a variational RX embedding, to discourage redundant SKU selections; (ii) exact per-period capacity enforcement via slack-bit encoding to maintain feasibility; and (iii) execution on a time-multiplexed Coherent Ising Machine (CIM) benchmarked against simulated quantum annealing (SQA) and classical optimization algorithms. The resulting model, with over one million quadratic terms and about 4,100 variables, captures profit, risk, and capacity interactions within a unified formulation. On a dataset of 500 SKUs across eight planning periods, Quanfluence's CIM achieved an energy of minus 2.95 times 10 to the power of 16, producing robust solutions with 288 distinct SKUs (approximately 60 percent of the catalog), 226,813 allocated units, and 12.75 million dollars profit, all with zero capacity violations. These results demonstrate that hybrid quantum-classical QUBO methods can deliver feasible and profitable supply-chain allocations at an industrial scale.
• Abstract（参考訳）: サプライチェーンにおける多周期株式管理ユニット(SKU)割り当ては、NPハードかつ運用上重要な組合せ最適化問題であり、利益性、実現可能性、多様性に同時に注意する必要がある。 二次的非制約バイナリ最適化(QUBO)は、そのようなタスクに対する原則的なフレームワークを提供するが、以前の研究ではしばしば単純化された仮定や実際の運用上の制約を省略する。 本研究は,3つの進歩を統合したハイブリッドQUBOフレームワークを提案する。 i) 冗長なSKU選択を阻止するため,変分RX埋め込みから得られる量子起源の類似性カーネル 二 実用性を維持するため、スラックビット符号化による期間毎の正確な能力行使 3) シミュレーション量子アニール (SQA) と古典最適化アルゴリズムをベンチマークした時間多重コヒーレントイジングマシン (CIM) 上での実行。 その結果、100万以上の二次項と約4,100の変数を持つモデルが、統一された定式化の中で利益、リスク、キャパシティの相互作用を捉えている。 8つの計画期間にわたる500個のSKUのデータセットにおいて、クァンフルエンスのCIMは16のパワーの2.95倍のエネルギーを達成し、288個の異なるSKU(カタログの約60%)、226,813個の割り当てられたユニットと12.75億ドルの利益を持つ堅牢なソリューションを生み出した。 これらの結果から, ハイブリッド量子古典QUBO法は, 産業規模で実現可能な, 利益の高いサプライチェーン割り当てを実現することができることを示した。

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