多目标 QUBO 求解器：双目标二次分配
人工智能
2022-05-27 v1 离散数学
计算物理
摘要
量子与量子启发优化算法旨在求解以二进制、二次且无约束形式表示的问题。因此组合优化问题常被表述为二次无约束二进制优化问题(QUBO)以用这些算法求解。此外，这些 QUBO 求解器常使用专用硬件实现以获得巨大加速，例如富士通的数字退火器(DA)与 D-Wave 的量子退火器。然而，这些是单目标求解器，而许多现实问题具有多个冲突目标。因此，使用这些 QUBO 求解器时的常见做法是将此类多目标问题标量化为一序列单目标问题。由于这些求解器的设计权衡，表述每次标量化可能比寻找局部最优解更耗时。我们首次尝试将支持商用 QUBO 求解器的算法扩展为不基于标量化的多目标求解器。所提多目标 DA 算法在双目标二次分配问题上验证。我们观察到算法性能显著依赖于所采用的归档策略，且将 DA 与非标量化方法结合优化多目标在最终解质量上优于当前 DA 的标量化版本。
引用
@article{arxiv.2205.13399,
title = {Multi-objective QUBO Solver: Bi-objective Quadratic Assignment},
author = {Mayowa Ayodele and Richard Allmendinger and Manuel López-Ibáñez and Matthieu Parizy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.13399},
year = {2022}
}
备注
The Genetic and Evolutionary Computation Conference 2022 (GECCO22)