論文の概要: Feasibility-Preserving Quantum Search for Constrained Transportation Routing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.05394v1
- Date: Wed, 05 Aug 2026 20:24:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-07 15:25:20.784139
- Title: Feasibility-Preserving Quantum Search for Constrained Transportation Routing
- Title（参考訳）: 制約付きルーティングにおける可能性保存量子探索
- Abstract要約: 交通ルーティングの問題には、顧客の割り当てと訪問ルール、ルートシークエンシング、デポ-リターンロジックを含む厳格な実現可能性要件が含まれる。
ほとんどの量子ルーティングの定式化は、コストハミルトニアンのペナルティ項を通じて間接的に実現可能な準非拘束バイナリ最適化符号化を採用する。
本研究では,移動型制約付き量子交換演算子Ansatzフレームワークを開発し,実現可能性保存論理を直接検索演算子に組み込む。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.358614023689616
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Transportation routing problems such as the Traveling Salesperson Problem (TSP) and the Vehicle Routing Problem (VRP) are characterized by strict feasibility requirements involving customer assignment and visit rules, route sequencing, and depot-return logic alongside cost minimization. Most quantum routing formulations adopt Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) encodings, where feasibility is incorporated indirectly via penalty terms in the cost Hamiltonian. While convenient for standard implementations of the Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA), QUBO encodings allow the quantum search dynamics to allocate substantial probability to infeasible route configurations. This study develops a transportation-grounded constraint-aware Quantum Alternating Operator Ansatz (QAOA+) framework that embeds feasibility-preserving logic directly into the search operator. We introduce a custom mixer that functions as a quantum analogue of feasibility-preserving routing neighborhoods, using column-wise swap moves, it restricts evolution to feasible configurations while enabling structured exploration of valid routes. We compare three constraint-handling architectures: penalty-based QUBO QAOA, penalty free QAOA+ with the feasibility-preserving mixer, and a Hybrid QAOA+ combining mixer based feasibility with and penalty guidance. Results on small TSP and VRP instances show that constraint-handling architecture strongly influences feasible-route sampling, convergence behavior, and probability concentration over low-cost feasible routes. These findings position constraint-aware quantum search as a methodological extension of transportation routing search approaches, where feasibility is enforced through admissible quantum transitions rather than post-hoc penalties.
- Abstract（参考訳）: トラベリングセールスマン問題(TSP)や車両ルーティング問題(VRP)といった交通経路問題の特徴は、顧客の割り当てや訪問ルール、ルートシークエンシング、デポ・リターン論理などの厳格な実現可能性要件とコストの最小化である。
ほとんどの量子ルーティングの定式化は、コストハミルトニアンのペナルティ項によって間接的に実現可能な準非拘束バイナリ最適化(QUBO)符号化を採用する。
量子近似最適化アルゴリズム (QAOA) の標準実装には便利なが、QUBOエンコーディングは量子探索のダイナミクスが実現不可能なルート構成にかなりの確率を割り当てることを可能にする。
本研究では,移動型制約付き量子交換演算子Ansatz (QAOA+) フレームワークを開発した。
我々は、カラムワイドスワップ移動を用いて、実行可能経路の量子アナログとして機能するカスタムミキサーを導入し、有効な経路の構造化を可能とし、実現可能な構成に進化を制限する。
ペナルティベースQUBO QAOA,ペナルティフリーQAOA+とファシビリティ保存ミキサー,およびミキサーベース実現可能性とペナルティガイダンスを組み合わせたハイブリッドQAOA+の3つの制約処理アーキテクチャを比較した。
小型のTSPおよびVRPインスタンスを用いた結果,制約処理アーキテクチャは,低コストで実現可能なルート上での経路サンプリング,収束挙動,確率集中に強く影響を及ぼすことが示された。
これらの知見は、ホック後の罰ではなく、許容可能な量子遷移によって実現可能となる交通経路探索手法の方法論的拡張として、制約を意識した量子探索を位置づけている。
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