論文の概要: RL-Guided Quantum-ALNS for Constrained VRP

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.07550v1
• Date: Wed, 08 Jul 2026 15:48:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-09 22:50:30.446021
• Title: RL-Guided Quantum-ALNS for Constrained VRP
• Title（参考訳）: RL-Guided Quantum-ALNS for Constrained VRP
• Abstract要約: 適応型大規模近傍探索(ALNS)の修復フェーズ内に浅い量子サンプリング器を埋め込む ディープQネットワークコントローラは、各縮小修理サブプロブレムが古典的な修復によって扱われるか、量子サンプリングによって扱われるかを決定する。 テストされたインスタンス全体では、量子的修復は縮小された修復状態の約16%で許容され、平均的には優れていない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8262547855491453
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study develops a hybrid quantum-classical framework for constrained vehicle routing problems, focusing on the pickup-and-delivery problem with time windows. Instead of casting the full routing problem as a stand-alone quantum optimization task, we embed shallow quantum samplers inside the repair phase of an Adaptive Large Neighbourhood Search (ALNS) heuristic. A Deep Q-Network controller decides whether each reduced repair subproblem should be handled by a classical repair heuristic or by a quantum sampler, using features that describe the local repair structure and predicted hardware reliability. IBM Heron experiments are used to calibrate an empirical noise-aware model for local quantum repair circuits. Across the tested instances, quantum repair is admissible in only about 16% of reduced repair states and is not superior on average. However, under selected matched repair budgets, quantum-enabled repair reduces the final gap relative to standard ALNS in 29 of 36 tested settings. These results suggest that near-term quantum sampling is most useful as a selective local repair mechanism rather than as a replacement for classical routing heuristics.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、時間窓によるピックアップ・アンド・デリバリ問題に着目し、制約付き車両ルーティング問題に対するハイブリッド量子古典的枠組みを開発する。 完全ルーティング問題をスタンドアローンの量子最適化タスクとしてキャストする代わりに、アダプティブ・Large Neighbourhood Search (ALNS) ヒューリスティックの修復フェーズ内に浅い量子サンプリング器を埋め込む。 ディープQネットワークコントローラは、局所的な修復構造と予測ハードウェア信頼性を記述した特徴を用いて、各縮小修理サブプロブレムが古典的な修理ヒューリスティックによって扱われるか、量子サンプリングによって扱われるかを決定する。 IBM Heron実験は、局所的な量子修復回路のための経験的ノイズ認識モデルを校正するために用いられる。 テストされたインスタンス全体では、量子的修復は縮小された修復状態の約16%で許容され、平均的には優れていない。 しかし、選択された補修予算の下では、量子可能な補修により、36の試験設定のうち29の標準ALNSに対する最終ギャップが減少する。 これらの結果から,短期量子サンプリングは古典的ルーティングヒューリスティックの代替としてではなく,選択的な局所的な修復機構として有用であることが示唆された。

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