論文の概要: Quantum optimization beyond QUBO for industrial logistics and scheduling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.30252v1
• Date: Thu, 28 May 2026 17:15:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-30 02:45:56.580055
• Title: Quantum optimization beyond QUBO for industrial logistics and scheduling
• Title（参考訳）: 産業物流とスケジューリングのためのQUBOを超える量子最適化
• Authors: Juan F. R. Hernandez, Pavle Nikacevic, Enrique Solano, Chinonso Onah, Agneev Guin, Arne-Christian Voigt, Archismita Dalal,
• Abstract要約: 非順序ユニバイナリ最適化(HUBO)は、ノイズとフォールトトレラントの双方で量子最適化にマップされる。 これは、標準二次形式(QUBO)に忠実に表すのが難しい、高度に相関したアセンブリラインスケジューリング規則のようなプロセスの複雑さを捉えている。 我々は、HUBOの定式化を対応するQUBOエンコーディングと比較し、重要なトレードオフを強調した: HUBOは、コンパクトなバイナリエンコーディングによってキュービット要求を減らすが、回路深さを増大させ、現在の量子ハードウェアにおける実現可能性を制限する高次相互作用項を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The increasing complexity of industrial scheduling and transport routing problems motivates the study of alternative optimization formulations and computational paradigms. In this work, we study how higher-order unconstrained binary optimization (HUBO) formulations of such problems map onto quantum optimization workflows in both noisy and fault-tolerant regimes. We consider three representative logistics and manufacturing use cases and formulate each as a HUBO problem. This captures process intricacies, such as highly correlated assembly-line scheduling rules, which are difficult to express faithfully with the standard quadratic (QUBO) form, while at the same time reducing the number of binary variables required in the quantum mapping, thus lowering qubit demand. We compare the HUBO formulations with corresponding QUBO encodings, highlighting a key trade-off: while HUBO reduces qubit requirements through compact binary encoding, it introduces higher-order interaction terms that increase circuit depth, limiting feasibility on current quantum hardware. The proposed formulations are validated using classical solvers across several problem instances and benchmark small routing problem instances using bias-field digitized counterdiabatic quantum optimization in classical simulation. We complement these results with a resource and scalability analysis, focusing on the capacitated vehicle routing problem as a representative large-scale industrial use case. Our analysis indicates that while HUBO formulations offer advantages in qubit scaling compared to QUBO encodings, their practical implementation is constrained by gate fidelity, coherence, and circuit depth, making hybrid quantum-classical workflows and early fault-tolerant quantum hardware the most plausible settings for their practical use.
• Abstract（参考訳）: 産業スケジューリングと輸送経路問題の複雑さの増大は、代替最適化の定式化と計算パラダイムの研究を動機付けている。 本研究では,高次非拘束二元最適化(HUBO)の定式化が,雑音と耐故障の双方において量子最適化のワークフローにどのようにマップされるかを検討する。 本稿では3つの代表的な物流・製造業のユースケースについて考察し,それぞれをHUBO問題として定式化する。 これは、高相関なアセンブリラインスケジューリング規則のようなプロセスの複雑さを捉え、これは標準二次形式(QUBO)と忠実に表現することは困難であるが、同時に量子マッピングに必要なバイナリ変数の数を減らし、量子ビット要求を減少させる。 我々は、HUBOの定式化を対応するQUBOエンコーディングと比較し、重要なトレードオフを強調した: HUBOは、コンパクトなバイナリエンコーディングによってキュービット要求を減らすが、回路深さを増大させ、現在の量子ハードウェアにおける実現可能性を制限する高次相互作用項を導入する。 提案した定式化は、いくつかの問題インスタンスにわたる古典的解法を用いて検証され、古典的シミュレーションにおいてバイアス場デジタル化された反断熱量子最適化を用いて小さなルーティング問題インスタンスをベンチマークする。 我々はこれらの結果を資源と拡張性の分析で補完し、大規模産業利用の代表的な事例として、静電容量化車両ルーティング問題に焦点をあてる。 解析の結果,HUBO法はQUBO法と比較して量子ビットスケーリングの利点があるが,実際の実装はゲートの忠実度,コヒーレンス,回路深度に制約されている。

関連論文リスト

• Hardware-Efficient Quantum Optimization for Transportation Networks via Compressed Adiabatic Evolution [1.409283414986451]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-28T23:45:54Z)
• Toward Quantum-Optimized Flow Scheduling in Multi-Beam Digital Satellites [3.5537995993803286]
  スケジューリング効率を向上させるハイブリッド量子古典フレームワークを提案する。 スループット最大化の目的と運用上の制約をコンパクトなQUBOに組み込む。 量子ハードウェア上でのソリューションの品質、ランタイム、ロバスト性を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-28T15:21:38Z)
• Benchmarking Classical and Quantum Optimization Approaches for Rider-Order Assignment [0.0]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-12T12:47:09Z)
• Constraint-Aware Quantum Optimization via Hamming Weight Operators [1.1463843149836523]
  厳密な線形制約を伴う制約付き最適化は、薬物発見、電力グリッド、物流、金融の応用を支えている。 ハミングウェイト作用素(ハミングウェイト作用素、Hamming Weight Operators)は、量子進化を、実現可能な部分空間内で厳密に定義する制約対応作用素のクラスである。 我々は,金融と高エネルギー物理学のベンチマークタスク,特にポートフォリオ最適化とエネルギーバランスを伴う2ジェットクラスタリングのアプローチを検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-04T12:58:04Z)
• An Efficient Quantum Classifier Based on Hamiltonian Representations [50.467930253994155]
  量子機械学習(QML)は、量子コンピューティングの利点をデータ駆動タスクに移行しようとする分野である。 入力をパウリ弦の有限集合にマッピングすることで、データ符号化に伴うコストを回避できる効率的な手法を提案する。 我々は、古典的および量子モデルに対して、テキストおよび画像分類タスクに対する我々のアプローチを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-13T11:49:53Z)
• 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)
• Quantum-inspired optimization for wavelength assignment [51.55491037321065]
  波長割当問題を解くための量子インスピレーションアルゴリズムを提案し,開発する。 本研究は,電気通信における現実的な問題に対する量子インスパイアされたアルゴリズムの活用の道筋をたどるものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-01T07:52:47Z)
• Optimizing Tensor Network Contraction Using Reinforcement Learning [86.05566365115729]
  本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)と組み合わせた強化学習(RL)手法を提案する。 この問題は、巨大な検索スペース、重い尾の報酬分布、そして困難なクレジット割り当てのために非常に難しい。 GNNを基本方針として利用するRLエージェントが,これらの課題にどのように対処できるかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-18T21:45:13Z)
• Realization of arbitrary doubly-controlled quantum phase gates [62.997667081978825]
  本稿では,最適化問題における短期量子優位性の提案に着想を得た高忠実度ゲートセットを提案する。 3つのトランペット四重項のコヒーレントな多レベル制御を編成することにより、自然な3量子ビット計算ベースで作用する決定論的連続角量子位相ゲートの族を合成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-03T17:49:09Z)
• Space-efficient binary optimization for variational computing [68.8204255655161]
  本研究では,トラベリングセールスマン問題に必要なキュービット数を大幅に削減できることを示す。 また、量子ビット効率と回路深さ効率のモデルを円滑に補間する符号化方式を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-15T18:17:27Z)

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。