[논문 리뷰] 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-Ribé외 1명|arXiv (Cornell University)|2020. 10. 12.

Quantum Computing Algorithms and Architecture참고 문헌 28인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 사례 기반 추론을 통한 동적 재스케줄링을 통합하여 사회복지사의 지능형 스케줄링 문제를 해결하기 위해 파라미터화된 양자 회로(PQC)와 변분 양자 고유값 해법(VQE)을 사용하는 하이브리드 양자-고전적 접근을 제안한다. 이 방법은 문제를 해밀토니안의 기저 상태 인코딩으로 모델링하며, Qiskit를 통해 IBMQ 하드웨어에서 테스트되어 NISQ 제약 조건 하에서 조합 최적화 문제에 대한 양자 가능성임을 입증한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 루팅 제약 조건을 포함한 사회복지사 스케줄링 문제를 양자 컴퓨팅을 사용하여 조합 최적화 문제로 해결하기.
• 새로운 제약 조건이나 변화하는 조건에 대응하여 스케줄을 재계산할 수 있는 적응형 지능형 스케줄링 시스템 개발하기.
• 실시간 재스케줄링을 위한 사례 기반 추론과 변분 양자 알고리즘 통합하기.
• Qiskit과 IBM 양자 하드웨어를 사용하여 제안된 알고리즘의 양자 가능성 검증하기.
• 사회복지사 스케줄링 문제를 PQC와 VQE를 통해 해결 가능한 해밀토니안 기저 상태 문제로 모델링하기.

제안 방법

• 사회복지사 스케줄링 문제를 루팅 및 시간 제약 조건이 있는 조합 최적화 작업으로 공식화한다.
• 문제의 비용 함수를 나타내는 해밀토니안의 기저 상태를 인코딩하기 위해 파라미터화된 양자 회로(PQC)를 설계한다.
• 해밀토니안의 기대값을 최소화하여 기저 상태를 근사하기 위해 변분 양자 고유값 해법(VQE)을 사용한다.
• 새로운 제약 조건이나 조건 변화가 발생할 경우 스케줄을 동적으로 업데이트하기 위해 사례 기반 추론(CBR)을 통합한다.
• 알고리즘은 DOcplex 프레임워크를 사용하여 모델링하고, 실험적 검증을 위해 IBM 양자(IBMQ) 장치에서 실행된다.
• 노이즈 완화 및 유한 깊이의 양자 회로를 적용하여 노이즈가 많은 중규모 양자(NISQ) 하드웨어에서의 실행 가능성을 확보한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 하이브리드 양자-고전적 VQE 기반 접근 방식이 동적 제약 조건 하에서 사회복지사 스케줄링 문제를 효과적으로 모델링하고 해결할 수 있는가?
• RQ2 사례 기반 추론의 통합이 양자 스케줄링 솔루션의 적응 가능성에 어떻게 기여하는가?
• RQ3 현재의 NISQ 시대 양자 하드웨어에서 PQC-VQE 프레임워크의 실행 가능성과 성능은 어떠한가?
• RQ4 양자 알고리즘이 복잡한 스케줄링 및 루팅 제약 조건을 얼마나 잘 인코딩하고 최적화할 수 있는가?
• RQ5 확장성과 해답 품질 측면에서 양자 모델은 고전적 근사 해법보다 어떻게 비교되는가?

주요 결과

• 제안된 PQC-VQE 프레임워크는 사회복지사 스케줄링 문제를 해밀토니안 기저 상태 문제로 성공적으로 모델링하였다.
• 사례 기반 추론의 통합은 새로운 제약 조건 발생 시 스케줄 재계산을 가능하게 하여 시스템의 적응 가능성 향상에 기여하였다.
• 알고리즘은 Qiskit를 사용하여 IBM 양자 하드웨어에서 실행되고 테스트되어 NISQ 장치에서의 실행 가능성을 입증하였다.
• DOcplex 기반 모델링을 통해 양자 실행 이전에 최적화 문제의 정확한 공식화와 시뮬레이션을 수행할 수 있었다.
• 결과적으로 VQE와 PQC를 활용한 양자 알고리즘이 현재의 양자 하드웨어 제약 조건 하에서도 실제 조합 최적화 문제에 적용될 수 있음을 확인하였다.
• 이 접근 방식은 근미래의 양자 컴퓨팅을 활용한 스케일러블하고 지능적인 스케줄링 솔루션의 잠재력을 보여주며, 사회적 영향력이 큰 분야에 응용 가능성이 있다.