論文の概要: Quantum-Classical Framework for the Joint Optimization of Bidirectional EV Charging and Trip Assignment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.35300v1
- Date: Mon, 26 Oct 2026 12:04:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-29 18:18:34.520424
- Title: Quantum-Classical Framework for the Joint Optimization of Bidirectional EV Charging and Trip Assignment
- Title（参考訳）: 双方向EV充電とトリップアサインメントの協調最適化のための量子古典的枠組み
- Abstract要約: 双方向(V2G)充電は、電気自動車(EV)の車両を分散エネルギー資産として運用することを可能にする。
充電スケジュールと旅行割り当ての併用最適化はNPハードである。
本稿では,ハイブリッド量子古典的ベンダー分解フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6741942263052468
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The integration of bidirectional (V2G) charging allows electric vehicle (EV) fleets to operate as distributed energy assets. However, the joint optimization of charging schedules and trip assignments is NP-hard. Moreover, bidirectional power flows create non-monotonic state-of-charge (SoC) dynamics that weaken standard dual-based Benders cuts. We propose a hybrid quantum-classical Benders decomposition framework. To overcome the qubit overhead associated with encoding feasibility cuts, we introduce logic-based conflict cuts, which require near-zero auxiliary qubits. Furthermore, we develop a sparse recursive SoC formulation that reduces the constraint-matrix density by a factor of T/3 in the horizon length T. We demonstrate that our framework recovers MILP-optimal solutions on benchmark instances with a low auxiliary-qubit budget, and, as a minimal proof of concept, we execute a small instance end-to-end on IBM quantum hardware.
- Abstract（参考訳）: 双方向(V2G)充電の統合により、電気自動車(EV)車両は分散エネルギー資産として運用できる。
しかし、充電スケジュールと旅行割り当ての合同最適化はNPハードである。
さらに、双方向のパワーフローは、標準の二重ベースベンダーカットを弱める非単調な充電状態(SoC)ダイナミクスを生成する。
本稿では,ハイブリッド量子古典的ベンダー分解フレームワークを提案する。
実現可能性カットの符号化に伴う量子ビットオーバーヘッドを克服するために,ほぼゼロの補助量子ビットを必要とする論理ベースの競合カットを導入する。
さらに、我々は、水平長T/3の係数による制約行列密度を減少させるスパース再帰型SoCの定式化を開発する。我々は、我々のフレームワークが、補助量子ビット予算の低いベンチマークインスタンス上でMILP最適化ソリューションを復元し、最小限の概念実証として、IBM量子ハードウェア上で小さなインスタンスエンドツーエンドを実行することを実証する。
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