論文の概要: From Cables to Qubits: A Decomposed Variational Quantum Optimization Pipeline

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.21901v1
• Date: Fri, 24 Oct 2025 15:02:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 15:28:14.697257
• Title: From Cables to Qubits: A Decomposed Variational Quantum Optimization Pipeline
• Title（参考訳）: ケーブルからビットへ:分解型変分量子最適化パイプライン
• Authors: Paul-Niklas Ken Kandora, Adrian Asmund Fessler, Robert Fabian Lindermann, Phil Arnold, Andreas Hempel, Steffen Rebennack,
• Abstract要約: ケーブルルーティング最適化問題(Cable Routing Optimization Problem、CROP)は、産業レイアウトやスマート製造設備の中心となるマルチフロールーティングタスクである。 CROPをケーブルワイド分離可能なブロック対角2次元非拘束二元最適化問題(QUBO)として定式化する。 本稿では,ケーブル1本につき1QUBOを構築し,各QUBOをハミルトニアンに変換し,変分量子固有解器(VQE)を用いてサブプロブレムを解く分解パイプラインを提案する。 この手順は、実行当たりのキュービットを完全な問題サイズから単一ケーブルサブプロブレムのキュービットに還元する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3192560874022086
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Cable Routing Optimization Problem (CROP) is a multi-flow routing task central to industrial layouts and smart manufacturing installations. We formulate CROP as a cable-wise separable, block-diagonal Quadratic Unconstrained Binary Optimization Problem (QUBO) and derive conservative penalty bounds that preserve feasibility. Exploiting this structure, we introduce a decomposition pipeline that builds one QUBO per cable, transforms each QUBO into a Hamiltonian and solves the subproblems with the Variational Quantum Eigensolver (VQE). Finally, the solutions per cable are merged into a global routing assignment. This procedure reduces the per-run qubits from the full problem size to those of a single-cable subproblem. We test our performance on different cable routing optimization problems varying in size using Qiskit's SamplingVQE. Our findings indicate that a decomposed VQE approach attains feasible and optimal layouts across a range of cable-routing problems.
• Abstract（参考訳）: ケーブルルーティング最適化問題(Cable Routing Optimization Problem、CROP)は、産業レイアウトやスマート製造設備の中心となるマルチフロールーティングタスクである。 我々は、CROPをケーブルワイド分離可能なブロック対角非拘束二元最適化問題(QUBO)として定式化し、実現可能性を維持する保守的ペナルティ境界を導出する。 この構造を実行し、各QUBOをハミルトニアンに変換し、変分量子固有解器(VQE)を用いてサブプロブレムを解く分解パイプラインを導入する。 最後に、ケーブルごとのソリューションをグローバルなルーティング割り当てにマージする。 この手順は、実行当たりのキュービットを完全な問題サイズから単一ケーブルサブプロブレムのキュービットに還元する。 我々は、QiskitのSampingVQEを用いて、異なるケーブルルーティング最適化問題に対して、その性能を検証した。 以上の結果から, 分割VQE方式は, ケーブルルーティングの問題に対して, 実現可能かつ最適なレイアウトを実現することが示唆された。

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