핵심 개념
양자 어닐링은 특정 최적화 문제에서 고전적 솔버보다 성능이 우수할 수 있지만, 확장성과 다양한 문제 유형에 대한 적용성에는 여전히 한계가 있다.
초록
이 연구는 양자 어닐링 기반의 D-Wave 하이브리드 솔버와 업계 선도 고전적 솔버(CPLEX, Gurobi, IPOPT)의 성능을 다양한 최적화 문제 유형에 적용하여 비교 분석하였다.
주요 결과는 다음과 같다:
- 이진 선형 프로그래밍(BLP) 문제에서 D-Wave 솔버는 고전적 솔버와 유사한 성능을 보였지만, 변수 수가 증가할수록 계산 시간이 크게 증가하였다.
- 제약 조건이 추가되면 D-Wave 솔버의 해 품질이 고전적 솔버에 비해 크게 떨어졌다.
- 이진 2차 프로그래밍(BQP) 문제에서 D-Wave 솔버가 고전적 솔버보다 우수한 성능을 보였다.
- 혼합 정수 선형 프로그래밍(MILP) 문제인 발전 계획 문제에서는 D-Wave 솔버가 고전적 솔버에 미치지 못하는 결과를 보였다.
이 연구 결과는 양자 어닐링 기술이 특정 최적화 문제에서 잠재적인 이점을 가지고 있지만, 확장성과 다양한 문제 유형에 대한 적용성에는 여전히 한계가 있음을 보여준다. 향후 양자 컴퓨팅 기술의 발전과 함께 이러한 한계가 점차 극복될 것으로 기대된다.
통계
이진 선형 프로그래밍 문제에서 D-Wave 솔버의 계산 시간은 변수 수가 증가할수록 크게 증가하였다.
이진 2차 프로그래밍 문제에서 D-Wave 솔버는 CPLEX 솔버보다 약 25% 더 나은 해를 찾았다.
혼합 정수 선형 프로그래밍 문제에서 D-Wave 솔버는 Gurobi 솔버에 비해 계산 시간과 해 품질 모두 뒤처졌다.
인용구
"양자 어닐링은 특정 최적화 문제에서 고전적 솔버보다 성능이 우수할 수 있지만, 확장성과 다양한 문제 유형에 대한 적용성에는 여전히 한계가 있다."
"D-Wave 솔버는 이진 2차 프로그래밍 문제에서 CPLEX 솔버보다 약 25% 더 나은 해를 찾았다."
"혼합 정수 선형 프로그래밍 문제에서 D-Wave 솔버는 Gurobi 솔버에 비해 계산 시간과 해 품질 모두 뒤처졌다."