Speaker
Description
Доклад посвящен решению задачи производственного планирования при помощи квантового подхода. Основной идеей является постановка задачи в виде задачи линейного программирования, которая преобразуется в QUBO вид (Quadratic Uncnstrained Binary Optimization). Поставленную задачу можно решить как при помощи эмулятора квантового компьютера, так м при помощи классических солверов (например, Highs или Gurobi).
В [1] рассмотрено применение квантового отжига для задачи распределенного гибкого календарного планирования производств (DFJSP) на примере текстильной промышленности. А в [2] предложен подход решения задачи планирования проекта с ограничением на ресурсы (RCPSP), основанный на формулировке задачи в виде квадратичной бинарной оптимизации (QUBO).
Данная работа посвящена решению задачи производственного планирования. Заданы заводы и потребители. Для каждого завода заданы его максимальная производительность (по годам), максимальный срок хранения продукции, стоимость производства и др. Необходимо удовлетворить годовой спрос каждого потребителя с учетом дополнительных ограничений. Задача сформулирована в виде задачи линейного программирования, преобразована в QUBO вид и решена при помощи алгоритма квантового отжига.
[1] Toma, L., Zajac, M., Störl, U. (2024). Solving Distributed Flexible Job Shop Scheduling Problems in the Wool Textile Industry with Quantum Annealing. arXiv preprint arXiv:2403.06699. https://doi.org/10.48550/arXiv.2403.06699
[2] Papadimitriou, C., Hauke, P., Zoller, P., Leib, M. (2022). A QUBO formulation for the Resource-Constrained Project Scheduling Problem. Quantum Machine Intelligence, 4(1), 13. https://doi.org/10.1007/s42484-021-00066-8
