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

要約

物品を効率的に箱に詰め込むことは、日常の一般的な作業です。
ビンパッキング問題として知られるこの問題は、産業界や物流業界からの幅広い関心のおかげで、人工知能の分野で集中的に研究されてきました。
数十年以来、現実世界の使用例に最も近いものとして、3 次元のビン パッキング問題を中心に、多くの変形が提案されてきました。
現実世界の 3 次元ビンパッキング問題 (Q4RealBPP) を解決するためのハイブリッド量子古典フレームワークを導入します。i) パッケージとビンの寸法、ii) 重量超過制限、iii) 品目カテゴリ間の親和性、および
iv) 商品の注文に関する設定。
Q4RealBPP は、産業および物流部門で高く評価されている制限を考慮した、3dBPP の実世界指向のインスタンスの解決を可能にします。

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.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google