量子アニーリングによる多目的最適化

本記事では、量子アニーリングを用いた多目的最適化の手法について議論されています。多目的最適化の重要なタスクの一つは、複数の目的関数の間のパレート最適妥協点を示すパレートフロントを生成することです。このプロセスは計算リソースを大量に消費するため、量子最適化の良い対象とされています。最近、IBMのゲートモデルプロセッサを用いた量子近似最適化アルゴリズム（QAOA）でこの問題に取り組んだ研究がありますが、本研究では同様の二つの入力問題に対して、QAOAの結果と量子アニーリングの結果を比較しました。その結果、量子アニーリングはQAOAや他の過去のクラシカル・量子手法に比べて大幅に優れた性能を示しました。特に難しい問題においては、既知の最良のパレートフロントを改善する結果が得られました。この成果は、多目的最適化における量子アニーリングの有望性を強調するものです。