- Reducere variabilă pentru optimizarea binară neconstrânsă pătratică (arXiv)
Autor: Amit Verma, Mark Lewis
Rezumat: Modelele de optimizare binară neconstrânsă cuadratică sunt utile pentru rezolvarea unei game variate de probleme de optimizare. Constrângerile pot fi adăugate prin încorporarea termenilor de penalizare pătratică în obiectiv, adesea cu introducerea variabilelor de slack necesare pentru conversia inegalităților. Această transformare poate duce la o creștere semnificativă a dimensiunii și a densității problemei. Aici, propunem o abordare eficientă pentru reformarea constrângerilor de inegalitate care reduce numărul de variabile liniare și pătratice. Rezultatele experimentale ilustrează eficacitatea
2. Programare cu constrângeri pentru a descoperi optima locală cu o singură schimbare a problemelor de optimizare binară neconstrânsă cuadratică (arXiv)
Autor: Amit Verma, Mark Lewis
Rezumat: Aplicabilitatea largă a Optimizării Binare Neconstrânse Quadratic (QUBO) constituie un cadru de modelare de uz general pentru problemele de optimizare combinatorie și este un format necesar pentru matrice de porți și calculatoare de recoacere cuantică. Recoacetoarele QUBO, precum și alte abordări de soluții beneficiază de a începe cu un set divers de soluții cu optimitatea locală un beneficiu suplimentar. Această lucrare prezintă o nouă metodă de generare a unui set de programare a constrângerilor optime locale cu o schimbare. Mai mult, așa cum sa demonstrat în testele experimentale, analiza setului de soluții permite generarea de constrângeri soft pentru a ajuta la ghidarea procesului de optimizare.
