量子古典ハイブリッド計算を用いた大規模な配送計画問題求解の高速化

抄録

本研究では、大規模な車両経路問題の解を高速化するために、古典コンピュータと量子アニーリングマシンを用いた量子古典ハイブリッド計算を行う。本稿では、量子アニーリングマシンを用いて最大カット問題を解き、拠点を複数のエリアに分割し、エリアごとに最適な配送計画を古典コンピュータの数理最適化ソルバーで求解を行った。その結果、量子古典ハイブリッド計算は従来のヒューリスティック計算のみと比べ26倍高速に求解することができ、初期解の精度も63%向上した。また、古典的なk-meansを用いたエリア分割と比較実験を行った結果、量子古典ハイブリッド計算が約1.6倍高速に同等精度の初期解を得ることができた。