論文の概要: Hardware-Efficient Quantum Optimization for Transportation Networks via Compressed Adiabatic Evolution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.26175v1
- Date: Tue, 28 Apr 2026 23:45:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-30 15:59:36.199924
- Title: Hardware-Efficient Quantum Optimization for Transportation Networks via Compressed Adiabatic Evolution
- Title（参考訳）: 圧縮断熱進化による輸送ネットワークのハードウェア効率の良い量子最適化
- Authors: Talha Azfar, Ruimin Ke, Sean He, Cara Wang, José Holguín-Veras,
- Abstract要約: 都市物流、車両のルーティング、インフラ計画といった交通システムは、複雑な制約の下で大規模な最適化問題を解く必要がある。
我々は,AQC(Approximate Quantum Compilation)を用いて,デジタル化されたアディベート進化の初期セグメントを浅部回路に圧縮するハードウェア基底型ハイブリッド量子最適化フレームワークを開発した。
その結果、中程度のプレフィックス圧縮は、特にルーティング問題に対して、実現可能な解を維持したり改善したりしながら、2ビットゲート深さを減少させることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.409283414986451
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Transportation systems such as urban logistics, vehicle routing, and infrastructure planning require solving large-scale combinatorial optimization problems under complex constraints. Problems such as the vehicle routing problem (VRP), traveling salesman problem (TSP), and facility location problem (FLP) involve large discrete search spaces and the need to generate multiple feasible solutions in real time. In this work, we develop a hardware-grounded hybrid quantum optimization framework that uses Approximate Quantum Compilation (AQC) to compress early segments of digitized adiabatic evolution into shallow circuits. The compressed prefix is combined with variational layers, enabling a systematic study of how initialization, circuit depth, and expressivity interact on near-term quantum hardware. All experiments are performed on an IBM gate-based quantum computer, and circuits are evaluated as stochastic generators of candidate transportation plans. Results show that moderate prefix compression reduces two-qubit gate depth while maintaining or improving feasible solution discovery, particularly for routing problems. These benefits depend on compatibility between the compressed prefix and the variational ansatz: while standard QAOA effectively leverages AQC initialization, linear-chain QAOA shows limited improvement. Overall, this work demonstrates that hybrid AQC-QAOA methods provide a practical pathway for hardware-efficient quantum optimization, positioning quantum algorithms as candidate generators within transportation decision-making workflows.
- Abstract（参考訳）: 都市ロジスティクス、車両のルーティング、インフラ計画といった交通システムは、複雑な制約の下で大規模な組合せ最適化問題を解決する必要がある。
車両ルーティング問題(VRP)、旅行セールスマン問題(TSP)、施設位置問題(FLP)などの問題には、大規模な個別検索空間と、複数の実現可能なソリューションをリアルタイムで生成する必要性がある。
本研究では,AQC (Approximate Quantum Compilation) を用いて,デジタル化されたアディベート進化の初期セグメントを浅層回路に圧縮するハードウェアグラウンドのハイブリッド量子最適化フレームワークを開発する。
圧縮プレフィックスは変動層と組み合わせられ、短期量子ハードウェアにおける初期化、回路深さ、表現性がどのように相互作用するかを体系的に研究することができる。
全ての実験はIBMゲートベースの量子コンピュータ上で行われ、回路は候補輸送計画の確率的生成物として評価される。
その結果、中程度のプレフィックス圧縮は、2ビットゲート深さを減らし、特にルーティング問題に対して実現可能な解探索を維持または改善することを示した。
これらの利点は圧縮プレフィックスと変分アンサッツの互換性に依存し、標準QAOAはAQC初期化を効果的に活用するが、リニアチェーンQAOAは限定的な改善を示す。
全体として、この研究はハイブリッドAQC-QAOA法が、ハードウェア効率のよい量子最適化のための実践的な経路を提供し、量子アルゴリズムを輸送決定ワークフロー内の候補生成元として位置づけることを示した。
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