論文の概要: Empirical Studies on Quantum Optimization for Software Engineering: A Systematic Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.27113v1
- Date: Fri, 31 Oct 2025 02:28:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-03 17:52:15.954733
- Title: Empirical Studies on Quantum Optimization for Software Engineering: A Systematic Analysis
- Title（参考訳）: ソフトウェア工学における量子最適化に関する実証的研究:システム解析
- Authors: Man Zhang, Yuechen Li, Tao Yue, Kai-Yuan Cai,
- Abstract要約: 量子、量子に着想を得たハイブリッドアルゴリズムは、ソフトウェア工学の最適化問題を解決するための約束をますます示している。
実証的研究を行うための最良の実践は、まだ十分に確立されていない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.44997508165897
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent years, quantum, quantum-inspired, and hybrid algorithms are increasingly showing promise for solving software engineering optimization problems. However, best-intended practices for conducting empirical studies have not yet well established. In this paper, based on the primary studies identified from the latest systematic literature review on quantum optimization for software engineering problems, we conducted a systematic analysis on these studies from various aspects including experimental designs, hyperparameter settings, case studies, baselines, tooling, and metrics. We identify key gaps in the current practices such as limited reporting of the number of repetitions, number of shots, and inadequate consideration of noise handling, as well as a lack of standardized evaluation protocols such as the adoption of quality metrics, especially quantum-specific metrics. Based on our analysis, we provide insights for designing empirical studies and highlight the need for more real-world and open case studies to assess cost-effectiveness and practical utility of the three types of approaches: quantum-inspired, quantum, and hybrid. This study is intended to offer an overview of current practices and serve as an initial reference for designing and conducting empirical studies on evaluating and comparing quantum, quantum-inspired, and hybrid algorithms in solving optimization problems in software engineering.
- Abstract（参考訳）: 近年、量子、量子に触発された、ハイブリッドなアルゴリズムは、ソフトウェア工学の最適化問題を解決するための公約をますます示している。
しかし、実証研究を行うための最善意の実践は、まだ十分に確立されていない。
本稿では,ソフトウェア工学問題に対する量子最適化に関する最新の体系的文献レビューから同定された主要な研究に基づいて,実験設計,ハイパーパラメータ設定,ケーススタディ,ベースライン,ツーリング,メトリクスなど,さまざまな側面から,これらの研究を体系的に分析した。
我々は,繰り返し回数の報告やショット数,ノイズハンドリングの不適切な考慮,品質指標の導入,特に量子特化メトリクスの採用など,標準化された評価プロトコルの欠如など,現在のプラクティスにおける重要なギャップを識別する。
分析に基づいて、我々は経験的研究を設計するための洞察を提供し、より現実的でオープンなケーススタディの必要性を強調し、3種類のアプローチのコスト効率と実用性(量子インスピレーション、量子、ハイブリッド)を評価する。
この研究は、現在のプラクティスの概要を提供し、ソフトウェア工学における最適化問題の解法において、量子的、量子的、量子的、ハイブリッドなアルゴリズムの評価と比較に関する経験的研究を設計し、実行するための最初のリファレンスとなることを意図している。
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