面向桁架结构优化的高效量子近似优化算法 with Fixed Linear Ramp Schedule
量子物理
2025-02-25 v1 计算工程、金融与科学
数值分析
数值分析
摘要
本研究提出一种基于量子变分回路的新型结构优化框架，其中作用于桁架结构每根杆横截面积的乘子作为更新器被用作设计变量。具体而言，我们采用有限元方法进行结构分析，然后执行量子近似优化算法（QAOA）以更新杆的横截面积，以实现减小偏差。该框架的优势体现在三个方面：首先，通过将设计变量定义为乘子而非简单将其降低为包含或排除（对应量子位态，"0"和"1"），可在优化过程的每次迭代中灵活调整杆的横截面积。其次，作用于杆的乘子采用开/关编码，消除了收敛判定中的额外约束，因而目标函数格式简单，可高效利用 QAOA 实现优化。第三，固定线性坡度计划（FLRS）用于变分参数设置，绕过了经典优化过程，从而提高了框架的运算效率。本研究中的两种结构案例表明，所提出的方法揭示了量子计算在推动工程设计与优化方面的可行性和应用潜力。数值实验表明，该框架有效，为未来在工程领域开展量子辅助优化方法的研究奠定了坚实基础。
引用
@article{arxiv.2502.16769,
title = {An Efficient Quantum Approximate Optimization Algorithm with Fixed Linear Ramp Schedule for Truss Structure Optimization},
author = {Junsen Xiao and Naruethep Sukulthanasorn and Reika Nomura and Shuji Moriguchi and Kenjiro Terada},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.16769},
year = {2025}
}
备注
30 pages, 10 figures