航线优化：面向尾分配问题的量子近似优化算法
量子物理
2024-12-18 v1
摘要
尾分配问题（TAP）是航空运营中的一个关键优化挑战，需要将飞机最优地分配给预定航班以最大化效率并最小化成本。为了解决TAP，本文应用了量子近似优化算法（QAOA），这是一种为解决复杂组合优化问题而开发的有前途的量子计算算法。提供了TAP的详细公式，并在实际问题上评估了QAOA的性能，考察了其优缺点。此外，将QAOA与经典方法（如暴力搜索和分支定价）以及另一种量子方法——量子退火（QA）进行了比较。分析揭示了当前量子硬件的局限性，但暗示随着技术进步可能带来优势。
引用
@article{arxiv.2412.12773,
title = {Optimization of Flight Routes: Quantum Approximate Optimization Algorithm for the Tail Assignment Problem},
author = {Marta Gili and Paul San Sebastian and Ane Blázquez-García},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.12773},
year = {2024}
}
备注
9 pages, 10 figures