ハイブリッド拘束量子アニーリングを用いた試験車両生産の最適化【JST・京大機械翻訳】

Glos Adam; Kundu Akash; Salehi OEzlem

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202215592353157 整理番号：22P0312071

ハイブリッド拘束量子アニーリングを用いた試験車両生産の最適化【JST・京大機械翻訳】

Optimizing the Production of Test Vehicles using Hybrid Constrained Quantum Annealing

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発行年： 2022年03月29日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月29日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

予備生産車両構成の最適化は自動車産業における課題の1つである。特定の特徴を持つ自動車を必要とする試験のリストを考えると,試験をカバーする自動車の最小数を見つけ,構成規則に従うことが望ましい。本論文では,充足可能性のフレームワークにおける問題をモデル化し,D-Waveによって提供される新しく導入したハイブリッド制約二次モデル(CQM)ソルバを利用することによってそれを解決する。問題定義は,BMW量子コンピューティングチャレンジで与えられた「試験車両の生産を最適化」する。問題に対する制約付き二次モデルを定式化し, cars欲アルゴリズムを用いて自動車を構成した。CBC(Coin-または分岐およびカット)およびGurobiのような古典的ソルバからの結果を用いて,CQMソルバから得た結果をベンチマークした。CQMソルバの性能は,試験車両数の最適化における古典的ソルバに匹敵すると結論した。この問題への拡張として,試験のスケジューリングをモデルに組み込むことができるかを述べた。【JST・京大機械翻訳】

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