Konfigurationsauswahl und -priorisierung mit QAOA
Die Analyse von stark konfigurierbaren Systemen bringt harte Probleme durch die exponentiell wachsende Anzahl an möglichen Produktkonfigurationen hervor. Dieses Notebook demonstriert, wie mit einem Quantencomputer Konfigurationen für ein Feature Modell mit attributierten Kosten gefunden werden können. Die Konfigurationen sollen dabei valide sein und bezüglich Kosten optimiert werden. Hierzu wird in diesem Notebook der Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) verwendet. Das Notebook beschreibt zuerst QAOA in verschiedenen Varianten. Es werden verschiedene Implementierungen für den Phase-separating Operator, der das Problem codiert, und für den Mixing Operator beschrieben. Danach wird beschrieben, wie Feature Modelle in ein Ising Modell transformiert werden können, das anschließend als Quantenschaltkreis implementiert werden kann und wie QAOA auf dem resultierenden Ising Modell tatsächlich angewendet wird. Schließlich wird noch kurz die Skalierbarkeit des Ansatzes beschrieben.
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Dies ist ein Forschungsprototyp. Die Haftung für entgangenen Gewinn, Produktionsausfall, Betriebsunterbrechung, entgangene Nutzungen, Verlust von Daten und Informationen, Finanzierungsaufwendungen sowie sonstige Vermögens- und Folgeschäden ist, außer in Fällen von grober Fahrlässigkeit, Vorsatz und Personenschäden, ausgeschlossen.