基于ILP建模与量子退火的有触觉网络资源分配
量子物理
2023-05-03 v2 最优化与控制
摘要
具备快速适应与重配置能力的敏捷网络是为各类网络服务提供按需供给所必需的。我们提出了一种基于量子计算(QC)与整数线性规划(ILP)模型的短时网络优化新方法框架，其有潜力实现实时网络自动化。我们定义了将用于资源供给的近乎真实世界的ILP模型映射为二次无约束二值优化(QUBO)问题的方法，该问题可在量子退火器(QA)上求解。我们聚焦于三节点网络来评估我们的方法及其使用最先进的量子退火器D-Wave Advantage 5.2/5.3所获得的解质量。通过研究退火过程，我们找到了能够获得接近经典ILP求解器CPLEX所生成的参考解的可行解的退火配置参数。此外，我们研究了网络问题的规模缩放，并估算了量子退火器的硬件需求，以实现更大网络的恰当QUBO问题嵌入。我们在D-Wave Advantage上实现了多达6个节点网络的QUBO嵌入。根据我们的估算，具有12至16个节点的真实规模网络需要至少50000个或更多量子比特的QA硬件。
引用
@article{arxiv.2212.07854,
title = {Tactile Network Resource Allocation enabled by Quantum Annealing based on ILP Modeling},
author = {Arthur Witt and Christopher Körber and Andreas Kirstädter and Thomas Luu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.07854},
year = {2023}
}
备注
10 pages, 9 figures. Submitted to "IEEE Quantum Week 2023". The data of the work are available on https://jugit.fz-juelich.de/qnet-public/home/