带贷款损失拨备的收款优化之混合量子-经典算法
量子物理
2022-01-28 v2 最优化与控制
摘要
银行须在其损益表中拨备资金，称为贷款损失拨备（LLP），以应对潜在的贷款违约与费用。通过将 LLP 视为全局约束，我们提出一种混合量子-经典算法来求解用于收款优化的二次约束二元优化（QCBO）模型。目标是找到一组最优收款行动，在使 LLP 保持最小的同时，最大化呈现给银行的预期净利润以及借款人金融网络中的财务福祉。我们的算法由三部分组成：用于实现大规模优化的经典分治算法、用于最大化目标函数的量子交替算子 ansatz（QAOA）算法，以及用于处理 LLP 的经典采样算法。我们将该算法应用于包含 600 名借款人与 5 种可能收款行动的真实数据集。QAOA 在经典计算机上使用最多 35 个量子比特执行。我们表明，与混合算法中不含 QAOA 时相比，QAOA 的引入可将预期净利润提升约 70%。我们的工作展示了利用近期量子设备解决现实世界优化问题的可行性。
引用
@article{arxiv.2110.15870,
title = {Hybrid Quantum-Classical Algorithms for Loan Collection Optimization with Loan Loss Provisions},
author = {Jirawat Tangpanitanon and Jirawat Saiphet and Pantita Palittapongarnpim and Poompong Chaiwongkhot and Pinn Prugsanapan and Nuntanut Raksasri and Yarnvith Raksri and Pairash Thajchayapong and Thiparat Chotibut},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.15870},
year = {2022}
}