经典与量子计算机上混合二元优化的多块 ADMM 启发式方法
量子物理
2021-02-04 v2 最优化与控制
摘要
在当前含噪量子设备上求解组合优化问题，目前正被提倡（且限于）通过量子启发式方法处理带等式约束的二元多项式优化。这可使用例如变分量子本征求解器（VQE）和量子近似优化算法（QAOA）实现。我们提出一种基于分解的方法，将现有方法的适用性扩展到“二次加凸”混合二元优化（MBO）问题，从而解决广泛类别的实际优化问题。在 MBO 框架中，我们证明交替方向乘子法（ADMM）可将 MBO 拆分为一个二元无约束问题（可用量子算法求解）和连续约束凸子问题（可用经典优化求解器廉价求解）。然后通过在使用 Qiskit（一个开源量子计算软件开发框架）实现的量子电路上，以 VQE 和 QAOA 进行仿真所得的若干优化问题的数值结果，展示了该方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2001.02069,
title = {Multi-block ADMM Heuristics for Mixed-Binary Optimization on Classical and Quantum Computers},
author = {Claudio Gambella and Andrea Simonetto},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.02069},
year = {2021}
}