論文の概要: Benchmarking Classical and Quantum Optimization Approaches for Rider-Order Assignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.11895v1
• Date: Thu, 12 Feb 2026 12:47:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-13 21:07:25.812146
• Title: Benchmarking Classical and Quantum Optimization Approaches for Rider-Order Assignment
• Title（参考訳）: ライダー次アサインメントのための古典的および量子的最適化手法のベンチマーク
• Authors: Tharrmashastha SAPV, Surya Prakash Palanivel, Jasjyot Singh Gulati, M Maruthu Pandi,
• Abstract要約: Rider-Order Assignment問題(Rider-Order Assignment problem)は、オンラインフードデリバリーおよび関連するロジスティクスアプリケーションで発生する、事実上のモチベーション付き最適化問題である。 我々は、制約付き二項最適化問題としてライダー・オーダー割り当て問題を定式化し、古典的、量子的に着想を得た、ゲートベースの量子解法の比較分析を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The logistics industry is widely regarded as a promising application domain for emerging optimization paradigms, including quantum computing. The Rider-Order Assignment problem is a practically motivated optimization problem arising in online food delivery and related logistics applications. While the problem is closely related to the classical matching problem, the inclusion of realistic operational constraints renders it computationally challenging. In this work, we formulate the Rider-Order Assignment problem as a constrained binary optimization problem and perform a comparative analysis of classical, quantum-inspired, and gate-based quantum solvers for this problem across multiple instance sizes. Solver performance is assessed using solution quality, computational runtime, and constraint satisfaction, with a consistent post-processing procedure applied to ensure feasibility.
• Abstract（参考訳）: 物流業界は量子コンピューティングを含む新しい最適化パラダイムのための有望なアプリケーションドメインとして広く見なされている。 Rider-Order Assignment問題(Rider-Order Assignment problem)は、オンラインフードデリバリーおよび関連するロジスティクスアプリケーションで発生する、事実上のモチベーション付き最適化問題である。 この問題は古典的なマッチング問題と密接に関連しているが、現実的な運用上の制約が組み込まれているため、計算的に困難である。 本研究では,制約付き二項最適化問題としてライダー・オーダー割り当て問題を定式化し,古典的,量子的,ゲート型量子解法の比較解析を行った。 解法性能は、解法品質、計算ランタイム、制約満足度を用いて評価され、一貫した後処理手順が適用され、実現可能性を保証する。

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