論文の概要: Quantum and classical algorithms for daily railway rolling stock circulation plans

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.19340v1
• Date: Mon, 22 Dec 2025 12:36:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-23 18:54:32.750034
• Title: Quantum and classical algorithms for daily railway rolling stock circulation plans
• Title（参考訳）: 毎日の鉄道車両循環計画のための量子・古典的アルゴリズム
• Authors: Ewa Kędziera, Wojciech Gamon, Mátyás Koniorczyk, Zakaria Mzaouali, Andrea Galadíková, Krzysztof Domino,
• Abstract要約: 本研究では,地域旅客ネットワーク上での電気多重ユニット(EMU)の日次車両循環計画について検討する。 ポーランドのシレジア鉄道(Silesian Railways)の運用ニーズに触発され、1日の地平線上で非循環型混合整数線形計画が策定される。 この手法により,40分以内で高品質な日内循環計画が達成できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study daily rolling stock circulation planning for electric multiple units (EMUs) on a regional passenger network, focusing on services where identical EMUs may be coupled in pairs on selected routes. Motivated by the operational needs of the regional operator Silesian Railways in Poland, we formulate an acyclic mixed-integer linear program on a one-day horizon that incorporates depot balance constraints, demand-driven seat and bicycle capacity limits (which is a new aspect requested by the regional operator and local society of passengers), and simple crew availability constraints. The model is designed to support both baseline planning and disruption management under increased passenger demand. Using a graph-hypergraph representation of trips and single or coupled EMU movements, we first solve the problem with a classical ILP solver. We then derive a Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) reformulation - which is frequently used as the input for quantum optimization - and evaluate its solution by quantum annealing on D-Wave Advantage systems and by the classical quantum-inspired VeloxQ solver. Computational experiments on real-world instances from the Silesian network, with up to 404 train trips and 11 EMU types, show that the ILP approach can obtain high-quality daily circulation plans within at most about 40 minutes, whereas current quantum and quantum-inspired solvers are restricted to substantially smaller sub-instances (up to 51 and 78 train trips, respectively) due to embedding and QUBO size limitations. These results quantify the present frontier of QUBO-based methods for rolling stock circulation and point towards hybrid decision-support architectures in which quantum or quantum-inspired optimizers address only local subproblems within a broader classical planning framework.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,EMUと同一のEMUを一対に結合したサービスに焦点をあて,地域旅客ネットワーク上での電気多元系(EMU)の1日当たりの車両循環計画について検討する。 ポーランドのシレジアン鉄道(Silesian Railways)の運用ニーズに支えられ、補給所のバランス制約、需要駆動の座席と自転車の容量制限(これは地域事業者と乗客の地元社会が要求する新しい側面である)、および単純な乗員の可利用性制約を含む1日の地平線上に非循環型混合整数線形プログラムを定式化する。 このモデルは、旅客需要の増加の下で、ベースライン計画と破壊管理の両方をサポートするように設計されている。 トリップと単一あるいは結合したEMU運動のグラフ-ハイパーグラフ表現を用いて、まず古典型ILP解法を用いて問題を解く。 次に、量子最適化の入力として頻繁に使用される二次非拘束バイナリ最適化(QUBO)を導出し、その解をD-Waveアドバンテージシステムと古典量子インスパイアされたVeloxQソルバで評価する。 シレジアネットワークからの実世界のインスタンスに関する計算実験では、最大404回のトレイントリップと11回のEMUタイプがあり、ICPアプローチで少なくとも40分以内に高品質な日中循環プランが得られ、一方、現在の量子と量子にインスパイアされた解法は、埋め込みとQUBOサイズの制限により、かなり小さなサブインスタンス(それぞれ51回と78回のトレイントリップ)に制限されている。 これらの結果は、QUBOベースのストック循環のローリング手法の現在のフロンティアを定量化し、量子や量子にインスパイアされたオプティマイザが、より広範な古典的な計画枠組みの中でのみ局所的なサブプロブレムに対処する、ハイブリッドな意思決定支援アーキテクチャへ向けた。

関連論文リスト

• Accelerating Vehicle Routing via AI-Initialized Genetic Algorithms [53.75036695728983]
  車両ルーティング問題 (VRP) は進化的最適化における基本的なNPハード問題である。 本稿では、強化学習エージェントを事前のインスタンスで訓練し、初期解を迅速に生成する最適化フレームワークを提案する。 このフレームワークは、様々な時間予算において、現在の最先端のソルバよりも一貫して優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-08T15:21:01Z)
• Reinforcement learning with combinatorial actions for coupled restless bandits [62.89013331120493]
  提案するSEQUOIAは,動作空間に対する長期報酬を直接最適化するRLアルゴリズムである。 我々は,複数介入,経路制約,二部間マッチング,容量制約という,制約を伴う4つの新しいレスレス・バンディット問題に対して,SEQUOIAを実証的に検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-01T21:25:21Z)
• Solving rescheduling problems in heterogeneous urban railway networks using hybrid quantum-classical approach [0.157286095422595]
  整数線形プログラミングモデルを構築し、D-Waveの量子古典ハイブリッドソルバ(CQM)を用いて解く。 提案手法はポーランドにおける実生活異質都市ネットワーク上で実証されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-13T07:19:32Z)
• Elastic Entangled Pair and Qubit Resource Management in Quantum Cloud Computing [73.7522199491117]
  量子クラウドコンピューティング(QCC)は、量子コンピューティングリソースを効率的に提供するための有望なアプローチを提供する。 ユーザ需要の変動と量子回路の要求は、効率的なリソース供給のために困難である。 本稿では、量子コンピューティングとネットワークリソースのプロビジョニングのためのリソース割り当てモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-25T00:38:46Z)
• Qubit efficient quantum algorithms for the vehicle routing problem on NISQ processors [48.68474702382697]
  時間窓付き車両ルーティング問題(VRPTW)は、ロジスティクス業界で直面する一般的な最適化問題である。 そこで本研究では,以前に導入した量子ビット符号化方式を用いて,バイナリ変数の数を削減した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-14T13:44:35Z)
• Quadratic and Higher-Order Unconstrained Binary Optimization of Railway Rescheduling for Quantum Computing [0.5161531917413706]
  本稿では,鉄道交通管理の問題の再スケジューリングのためのQUBOおよびHOBO表現について紹介する。 我々は、列車間の出入口の最小化、駅での滞在の最小化、線路の占有、車両の循環について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-07T14:07:07Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。