論文の概要: Multi-objective optimization by quantum annealing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.01762v1
- Date: Mon, 03 Nov 2025 17:21:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-05 16:37:27.346113
- Title: Multi-objective optimization by quantum annealing
- Title（参考訳）: 量子アニール法による多目的最適化
- Authors: Andrew D. King,
- Abstract要約: 多目的最適化における重要なタスクは、Paretoフロントを生成することである。
この問題はIBMゲートモデルプロセッサ上の量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)を用いて最近アプローチされた。
ここでは、これらのQAOA結果と、同じ2つの入力問題における量子アニーリングを比較し、同じ手法を用いて比較する。
- 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: An important task in multi-objective optimization is generating the Pareto front -- the set of all Pareto-optimal compromises among multiple objective functions applied to the same set of variables. Since this task can be computationally intensive even for small problems, it is a natural target for quantum optimization. Indeed, this problem was recently approached using the quantum approximate optimization algorithm (QAOA) on an IBM gate-model processor. Here we compare these QAOA results with quantum annealing on the same two input problems, using the same methodology. We find that quantum annealing vastly outperforms not just QAOA run on the IBM processor, but all classical and quantum methods analyzed in the previous study. On the harder problem, quantum annealing improves upon the best known Pareto front. This small study reinforces the promise of quantum annealing in multi-objective optimization.
- Abstract（参考訳）: 多目的最適化における重要な課題は、同じ変数の集合に適用された複数の目的関数間の全てのパレート最適妥協の集合であるパレートフロントを生成することである。
このタスクは、小さな問題であっても計算集約することができるので、量子最適化の自然な目標である。
実際、この問題はIBMゲートモデルプロセッサ上の量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)を用いて最近解決された。
ここでは、これらのQAOA結果と、同じ2つの入力問題における量子アニーリングを比較し、同じ手法を用いて比較する。
量子アニーリングは、IBMプロセッサ上で実行されるQAOAだけでなく、以前の研究で分析された古典的および量子的手法よりも大幅に優れています。
より難しい問題では、量子アニールは最もよく知られたパレートフロントで改善される。
この小さな研究は、多目的最適化における量子アニールの可能性を補強する。
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