Hybrid Approach for Solving Real-World Bin Packing Problem Instances Using Quantum Annealers

要約

タイトル：量子アニーリング器を利用した現実的なBin Packing問題を解決するためのハイブリッドアプローチ

要約：
– Bin Packing Problem（BPP）は、アイテムをボックスに最適に詰め込むことを目的とする問題であり、AI分野では物流業界などの広い関心から、強く研究されてきた。
– このBPPには多くの変異が提案されてきた中で、3次元BPPが最も現実的な使用例に近い。
– この研究では、実世界の3次元BPPの解決のためのハイブリッド量子-クラシカルフレームワーク（Q4RealBPP）を導入する。
– Q4RealBPPでは、i）パッケージと箱の寸法、ii）過重制限、iii）アイテムカテゴリーの親和性、iv）アイテム注文の優先順位など、実世界の特徴を考慮している。
– Q4RealBPPは、工業・物流部門で高く評価される制限を含んだ、実世界指向の3dBPPの解決を可能にする。

要約(オリジナル)

Efficient packing of items into bins is a common daily task. Known as Bin Packing Problem, it has been intensively studied in the field of artificial intelligence, thanks to the wide interest from industry and logistics. Since decades, many variants have been proposed, with the three-dimensional Bin Packing Problem as the closest one to real-world use cases. We introduce a hybrid quantum-classical framework for solving real-world three-dimensional Bin Packing Problems (Q4RealBPP), considering different realistic characteristics, such as: i) package and bin dimensions, ii) overweight restrictions, iii) affinities among item categories and iv) preferences for item ordering. Q4RealBPP permits the solving of real-world oriented instances of 3dBPP, contemplating restrictions well appreciated by industrial and logistics sectors.

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