基于富士通数字退火器的图划分
最优化与控制
2023-11-29 v1 量子物理
摘要
图划分或社区发现是物流、交通和智能电网等诸多领域的基石。社区的高效计算与有效评估均至关重要，尤其在商业与工业场景中。然而，图划分的解空间随顶点数与子群数的增加而急剧膨胀。着眼于在短时间内求解大规模图划分及其他优化问题，富士通公司研制了数字退火器（Digital Annealer, DA）——一种兼具改进算法的专用 CMOS 硬件。本研究评估了富士通 DA 的性能与运行时间。模块度被同时用作目标函数与解的评价指标。图划分问题被转化为二次无约束二值优化（Quadratic Unconstrained Binary Optimization, QUBO）结构，以便妥善导入 DA。在划分空手道俱乐部、悲惨世界、美式橄榄球与海豚网络时，DA 所取得的模块度高于其他研究。此外，DA 能将 Case 1354pegase 电网网络划分为 45 个子群，需调用 60,930 个二值变量，同时在约 80 秒的求解时间内给出最优模块度结果。我们的结果表明，富士通 DA 可用于图划分的快速高效优化。
引用
@article{arxiv.2311.16559,
title = {Graph Partitioning with Fujitsu Digital Annealer},
author = {Yu-Ting Kao and Hsiu-Chuan Hsu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.16559},
year = {2023}
}