[論文レビュー] Using the Parameterized Quantum Circuit combined with Variational-Quantum-Eigensolver (VQE) to create an Intelligent social workers' schedule problem solver

Parfait Atchade-Adelomou, Elisabet Golobardes-Ribé+1 more|arXiv (Cornell University)|Oct 12, 2020

Quantum Computing Algorithms and Architecture参考文献 28被引用数 7

ひとこと要約

本論文は、パラメータ化された量子回路（PQC）と変分量子固有状態ソルバー（VQE）を用いたハイブリッド量子古典的アプローチを提案し、動的再スケジューリングを統合する事例ベース推論を用いてソーシャルワーカーの知能的スケジューリングを解決する。この手法は、問題をハミルトニアンの基底状態符号化としてモデル化し、Qiskitを介してIBMQハードウェアでテストされた。これにより、NISQ制約下での組み合わせ最適化における量子の妥当性が示された。

ABSTRACT

The social worker scheduling problem is a class of combinatorial optimization problems that combines scheduling with routing issues. These types of problems with classical computing can only be solved, in the best of cases, in an approximate way and significantly when the input data does not grow considerably. Today, the focus on the quantum computer should no longer be only on its enormous computing power, but also on the use of its imperfection for this era, (Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ)) to create a powerful optimization and learning device that uses variational techniques. We had already proposed a formulation and solution of this problem using the capacity of the quantum computer. In this article, we present some broad results of the experimentation techniques. And above all, we propose an adaptive and intelligence solution, which efficiently recalculates the schedules of social workers. Taking into account new restrictions and changes in the initial conditions, by using a case-based reasoning system and the variational quantum eigensolver based on a finite-depth quantum circuit. That encodes the ground state of the Hamiltonian of social workers. The quantum feasibility of the algorithm will be modelled with docplex and tested on IBMQ computers.

研究の動機と目的

• ルーティング制約を伴うソーシャルワーカーのスケジューリングという組み合わせ最適化課題を、量子コンピューティングを用いて解決すること。
• 新たな制約や状況の変化に応じてスケジュールを再計算できる、適応的で知的なスケジューリングシステムの開発。
• 事例ベース推論を変分量子アルゴリズムと統合し、リアルタイムでの再スケジューリングを実現すること。
• QiskitおよびIBM量子ハードウェアを用いて、提案されたアルゴリズムの量子的妥当性を検証すること。
• ソーシャルワーカーのスケジューリング問題を、PQCおよびVQEによって解けるハミルトニアン基底状態問題としてモデル化すること。

提案手法

• ソーシャルワーカーのスケジューリング問題を、ルーティング制約および時間制約を伴う組み合わせ最適化タスクとして定式化する。
• 問題のコスト関数を表すハミルトニアンの基底状態を符号化するためのパラメータ化された量子回路（PQC）を設計する。
• ハミルトニアンの期待値を最小化するために、変分量子固有状態ソルバー（VQE）を用い、基底状態を近似する。
• 新たな制約や状況の変化が生じた際にスケジュールを動的に更新できるように、事例ベース推論（CBR）を統合する。
• アルゴリズムはDOcplexフレームワークを用いてモデル化され、実験的妥当性の確認のためIBM量子（IBMQ）デバイスで実行された。
• ノイズ低減および有限深さの量子回路が、ノイズの多い中規模量子（NISQ）ハードウェアでの実行可能性を確保するために採用された。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ハイブリッド量子古典的VQEベースのアプローチは、動的制約下でのソーシャルワーカーのスケジューリング問題を効果的にモデル化・解決できるか？
• RQ2 事例ベース推論の統合は、量子スケジューリングソリューションの適応性をどのように向上させるか？
• RQ3 現在のNISQ時代の量子ハードウェアにおけるPQC-VQEフレームワークの妥当性とパフォーマンスはいかほどか？
• RQ4 量子アルゴリズムは、複雑なスケジューリングおよびルーティング制約をどの程度正確に符号化・最適化できるか？
• RQ5 スケーラビリティおよび解の質の観点から、古典的近似ソルバーと比較して、量子モデルはどのように差をつけるか？

主な発見

• 提案されたPQC-VQEフレームワークは、ソーシャルワーカーのスケジューリング問題をハミルトニアン基底状態問題として正確にモデル化できた。
• 事例ベース推論の統合により、新たな制約が発生した際にスケジュールを動的に再計算でき、システムの適応性が向上した。
• アルゴリズムはQiskitを介してIBM量子ハードウェアで実装・テストされ、NISQデバイスでの実行可能性が示された。
• DOcplexに基づくモデル化により、量子実行前の最適化問題の正確な定式化とシミュレーションが可能になった。
• 結果から、PQCおよびVQEを用いたVQEは、現在の量子ハードウェアの制限下でも、実世界の組み合わせ最適化問題に適用可能であることが確認された。
• 近い将来の量子コンピューティングを活用した、スケーラブルで知的なスケジューリングソリューションとしての可能性が示された。