基于 D-Wave 量子退火器的黑盒优化基准测试
统计力学
2021-07-20 v1 量子物理
摘要
在求解优化问题时，通常需要对目标函数进行最小化或最大化。然而，在复杂的问题设定中，目标函数并非总能以数学形式显式给出。尽管若干回归技术可推断目标函数的近似形式，但其评估有时代价高昂。在此类场景下，需在有效利用少量线索的同时计算“黑盒”目标函数的最优点。近来，提出了一种利用稀疏先验推断含二元变量黑盒目标函数的高效方法。该方法以二次无约束二元优化（QUBO）问题形式给出代理模型，并迭代求解以获得黑盒目标函数的最优解。在本研究中，我们采用 D-Wave 2000Q 量子退火器，其可通过量子涨落驱动二元变量来求解 QUBO。由于过程中的冻结效应，D-Wave 2000Q 量子退火器未必在协议结束时输出基态。我们研究了 D-Wave 量子退火器输出在执行黑盒优化中的影响。我们通过引入控制相互作用系数稀疏度的参数，以稀疏 Sherrington-Kirkpatrick（SK）模型作为黑盒目标函数进行基准测试。将 D-Wave 量子退火器的结果与模拟退火（SA）和半定规划（SDP）比较，我们的 D-Wave 量子退火器与 SA 结果在黑盒优化中优于 SDP。另一方面，我们未发现 D-Wave 量子退火器相对模拟退火有任何优势。就我们的案例而言，未观察到任何量子涨落效应。
引用
@article{arxiv.2103.12320,
title = {Benchmark test of Black-box optimization using D-Wave quantum annealer},
author = {Ami S. Koshikawa and Masayuki Ohzeki and Tadashi Kadowaki and Kazuyuki Tanaka},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.12320},
year = {2021}
}
备注
22 pages, 4 figures