論文の概要: Energy Internet Routing using Quantum Optimization Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.28401v1
- Date: Fri, 28 Aug 2026 14:55:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-31 17:16:04.370983
- Title: Energy Internet Routing using Quantum Optimization Algorithms
- Title（参考訳）: 量子最適化アルゴリズムを用いたエネルギーインターネットルーティング
- Abstract要約: EI(Energy Internet)は、再生可能エネルギー源とエネルギーグリッドの統合を強化するための新しい概念である。
本研究は、エネルギールーティングのための革新的二次非拘束バイナリ最適化(QUBO)とIsing Hamiltonianの定式化を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5097809301149341
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The Energy Internet (EI) is a new concept aimed at enhancing the integration of renewable energy sources with the energy grid. Energy-efficient path selection in EI is NP-hard. This research presents an innovative Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) and Ising Hamiltonian formulation for energy routing. The validation and scalability of the proposed formulation were evaluated by applying quantum-inspired annealing and quantum gate optimization to two case studies, a 9-node and a 30-node EI network. A comparative analysis was presented between classical optimization using the Dijkstra algorithm, optimization-based methods, and QAOA using the Qiskit Sampler Primitive, NumpyEigenSolver, and quantum-inspired annealing using the Ocean exact Solver, D-Wave Tabu Sampler, and D-Wave Simulated Annealing. Simulation results based on the proposed formulation agree with the exact solution, while the runtime of classical approaches is less than that of quantum approaches. However, the Simulated Annealing sampler offers the shortest runtime among all quantum methods.
- Abstract（参考訳）: EI(Energy Internet)は、再生可能エネルギー源とエネルギーグリッドを統合することを目的とした新しい概念である。
EIにおけるエネルギー効率の高い経路選択はNPハードである。
本研究は、エネルギールーティングのための革新的二次非拘束バイナリ最適化(QUBO)とIsing Hamiltonianの定式化を提案する。
提案法の有効性と拡張性は,9ノードと30ノードのEIネットワークの2つのケーススタディに量子インスパイアされたアニールと量子ゲート最適化を適用して評価した。
Qiskit Sampler Primitive, NumpyEigenSolver, およびOcean exact Solver, D-Wave Tabu Sampler, D-Wave Simulated Annealingを用いた量子インスピレーションアニールの比較分析を行った。
提案された定式化に基づくシミュレーション結果は正確な解と一致するが、古典的アプローチのランタイムは量子的アプローチのそれより小さい。
しかし、Simulated Annealing samplerは全ての量子メソッドの中で最も短いランタイムを提供する。
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