Amplitude-Ensemble Quantum-Inspired Tabu Search Algorithm for Solving 0/1 Knapsack Problems

Core Concepts

AE-QTS algorithm enhances quantum-inspired tabu search, outperforming QTS by 20-30% in solving knapsack problems.

Abstract

I. Introduction to Metaheuristics and Quantum Algorithms:

Metaheuristics solve complex problems like NP-complete issues.
Quantum algorithms have made significant advancements.
II. Contributions of the Study:

AE-QTS improves efficiency by 20%, maintaining simplicity.
III. Principles of Quantum Computing:

Qubits are wave-like with corresponding amplitudes.
IV. Explanation of 0/1 Knapsack Problem:

A classic combinatorial optimization problem with profit and weight constraints.
V. Amplitude-Ensemble QTS (AE-QTS):

AE-QTS incorporates population information into qubits for efficient solution finding.
VI. Experiments and Results:

AE-QTS shows superior convergence results compared to other algorithms.
VII. Conclusion:

AE-QTS enhances QTS performance without increasing complexity.

Stats

"Experimental results show that the AE-QTS outperforms other algorithms, including the QTS, by at least an average of 20% in all cases and even by 30% in some cases."
"AE-QTS has a convergence speed close to DE at the beginning, and the convergence results are as good as QTS in the later stage."
"The 'amplitude-ensemble' mechanism can increase the performance of QTS by approximately 34.74%, 30.99%, and 20.62% for problems with 100, 250, and 500 items."

Quotes

"Our method has better search performance."
"AE-QTS is better than QTS and is even the best algorithm in comparison."
"AE-QTS has a convergence speed close to DE at the beginning."

Key Insights Distilled From

Amplitude-Ensemble Quantum-Inspired Tabu Search Algorithm for Solving 0/1 Knapsack Problems

by Kuo-Chun Tse... at arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2311.12867.pdf

Deeper Inquiries

How can incorporating population information into qubits improve quantum-inspired algorithms beyond solving knapsack problems

量子インスパイアのアルゴリズムに集団情報をキュービットに組み込むことで、最適化問題の解決において以下のような改善がもたらされます。

高速な収束: 集団情報を反映させることで、個々の解だけでは得られない洞察やパターンが明らかになり、収束速度が向上します。これは探索空間全体をより効果的に探索するためです。
局所最適解回避: 集団情報を取り入れることで、単一の解への依存が減少し、局所最適解から脱出する可能性が高まります。これは多様性を保ちつつ優れた解へ到達する手助けとなります。
問題領域への応用拡大: 他の複雑な最適化問題でも同様に有益であり、特定問題へ限定されることなく幅広い分野で利用可能です。

What potential limitations or drawbacks could arise from relying heavily on quantum characteristics in metaheuristic algorithms

メタヒューリスティックアルゴリズムに量子特性を強く依存する際に生じる潜在的制約や欠点は次の通りです。

実装複雑性: 量子特性は従来の計算方法よりも理解や実装が難しく、専門知識や技術力が必要です。そのため普及や応用範囲が限定される可能性があります。
エラー耐性不足: 量子コンピューターは外部環境から影響を受けやすくエラー率も高い傾向があります。このため信頼性や安定性面で課題が存在します。
計算資源要求: 一部の量子アルゴリズムは多大な計算資源（例：キュビット数）を必要とし、現行技術ではそれら資源提供・管理上課題として浮上しています。

How might advancements in quantum computing impact traditional computational methods used in solving complex optimization problems

量子コンピューティング技術の進歩は伝統的計算手法へ以下の影響を与え得ます：

加速した処理能力：量子コンピューターは並列処理能力に優れており従来手法よりも迅速かつ効率的な演算能力を発揮します。これによって複雑かつ巨大データセット処理等でも飛躍的進展期待されます。
新規プロトコル開発：新しい暗号化方式（例: ショア素因数分解）、オプティマイザ設計（例: グローバサーチ）等革新的プロトコル開発促進され得ます
セキュリティレベル向上：暗号学界等セキュリティ重視領域では既存システム突破阻止策模索中です
以上内容考えられる変革ポイント示唆致します.