核心概念
QOPTLib은 여행 외판원 문제, 차량 경로 문제, 1차원 포장 문제, 최대 컷 문제 등 4가지 유명한 조합 최적화 문제에 대한 40개의 다양한 인스턴스로 구성된 벤치마크이다.
要約
이 논문에서는 양자 컴퓨팅 지향 조합 최적화 문제를 위한 벤치마크인 QOPTLib을 소개한다. QOPTLib은 여행 외판원 문제(TSP), 차량 경로 문제(VRP), 1차원 포장 문제(1dBPP), 최대 컷 문제(MCP) 등 4가지 유명한 조합 최적화 문제에 대한 40개의 다양한 인스턴스로 구성되어 있다.
각 문제 유형별로 10개의 인스턴스가 포함되어 있으며, 문제 크기는 양자 컴퓨터로 해결 가능한 수준부터 하이브리드 방식으로도 좋은 결과를 얻을 수 있는 수준까지 다양하게 구성되어 있다.
또한 이 논문에서는 DWAVE의 순수 양자 컴퓨터 Advantage system6.1과 하이브리드 솔버 LeapHybridBQMSampler를 사용하여 QOPTLib 전체에 대한 초기 실험 결과를 제시하였다. 이를 통해 향후 연구자들이 새로운 양자 기반 알고리즘을 제안하고 평가할 수 있는 기준선을 마련하고자 한다.
統計
여행 외판원 문제
wi4 인스턴스의 최적 해는 6700
wi5 인스턴스의 최적 해는 6786
wi6 인스턴스의 최적 해는 9815
wi7 인스턴스의 최적 해는 7245
차량 경로 문제
P-n4 1 인스턴스의 최적 해는 97
P-n4 2 인스턴스의 최적 해는 121
P-n5 1 인스턴스의 최적 해는 94
1차원 포장 문제
BPP 3 인스턴스의 최적 해는 2
BPP 4 인스턴스의 최적 해는 2
BPP 5 인스턴스의 최적 해는 2
최대 컷 문제
MaxCut 10 인스턴스의 최적 해는 25
MaxCut 20 인스턴스의 최적 해는 97
MaxCut 40 인스턴스의 최적 해는 355