量子、经典与混合求解器在 Max-Cut 问题上的准确性与性能评估
最优化与控制
2024-12-11 v1 量子物理
摘要
本文研究了量子、经典和混合求解器在 NP-hard 的 Max-Cut 和 QUBO 问题上的性能，考察其解的质量相对于全局最优解的水平以及计算效率。我们 benchmark 了新型快速退火 D-Wave 量子处理单元（QPU）和 D-Wave Hybrid 求解器，与最先进的经典模拟退火算法（SA）和东芝的模拟分岔机（SBM）进行对比。我们的研究利用了三个数据集，涵盖 139 个 Max-Cut 问题实例，规模从 100 到 10,000 个节点。对于节点数低于 251 的实例，全局最优解已知并被报告；对于更大规模的实例，我们使用了文献中已知的最佳解。我们的结果表明，对于全局最优解已知的小规模实例，混合求解器和 SA 算法始终达到全局最优，优于 QPU。对于全局最优解未知的大规模实例，我们观察到 SBM 和较慢版本的 SA 提供了具有竞争力的解质量，而混合求解器和较快版本的 SA 表现明显较差。尽管由于底层硬件不同，计算时间有所差异，但混合求解器和 SBM 均展现出高效的计算时间，而 SA 可以通过牺牲解质量来减少计算时间。
引用
@article{arxiv.2412.07460,
title = {Accuracy and Performance Evaluation of Quantum, Classical and Hybrid Solvers for the Max-Cut Problem},
author = {Jaka Vodeb and Vid Eržen and Timotej Hrga and Janez Povh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.07460},
year = {2024}
}