A Quantum Optimization Case Study for a Transport Robot Scheduling Problem

要約

輸送ロボットのスケジューリング問題を解決する際に、D-Waves の量子古典ハイブリッド フレームワーク、富士通の量子にインスピレーションを得たデジタル アニーラー、Gurobi の最先端の古典ソルバーのパフォーマンスを比較する包括的なケース スタディを紹介します。
この問題は、産業上関連する現実世界のシナリオに由来しています。
さまざまな設計哲学に従って、問題に対して 3 つの異なるモデルを提供します。
私たちのベンチマークでは、さまざまなモデルとソルバーの組み合わせのソリューションの品質とエンドツーエンドのランタイムに焦点を当てています。
私たちは、Gurobi と直接比較して、デジタル アニーラーの有望な結果とハイブリッド量子アニーラーのいくつかの機会を発見しました。
私たちの研究は、さまざまな戦略を使用してアプリケーション指向の最適化問題を解決するためのワークフローに関する洞察を提供し、さまざまなアプローチの長所と短所を評価するのに役立ちます。

要約(オリジナル)

We present a comprehensive case study comparing the performance of D-Waves’ quantum-classical hybrid framework, Fujitsu’s quantum-inspired digital annealer, and Gurobi’s state-of-the-art classical solver in solving a transport robot scheduling problem. This problem originates from an industrially relevant real-world scenario. We provide three different models for our problem following different design philosophies. In our benchmark, we focus on the solution quality and end-to-end runtime of different model and solver combinations. We find promising results for the digital annealer and some opportunities for the hybrid quantum annealer in direct comparison with Gurobi. Our study provides insights into the workflow for solving an application-oriented optimization problem with different strategies, and can be useful for evaluating the strengths and weaknesses of different approaches.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google