26.01.2023
Die Optimierung moderner Lieferketten bringt klassische Computer an ihre Grenzen
Viele Produkte werden heutzutage nicht mehr nur in einer einzigen Fabrik, sondern in ganzen Netzwerken von Produktionsstätten hergestellt. Die Optimierung solcher modernen Lieferketten ist für Unternehmen oft eine besondere Herausforderung. Sie besteht bei globalen Produktionsprozessen der verschiedensten Wirtschaftszweige, von der Automobil- und Halbleiterbranche bis zur chemischen Industrie, und erfordert eine kontinuierliche Planung und Kommunikation über alle beteiligten Produktionsstätten hinweg. Darüber hinaus ist die Optimierung von Lieferketten wichtig, um diese kostengünstiger, nachhaltiger sowie widerstandsfähiger gegen Störungen zu machen, etwa durch eine effizientere Nutzung von Lagerkapazitäten, verbesserte Logistik, optimierte Arbeitspläne sowie die Reduktion von CO2-Emissionen.
Mathematisch lassen sich viele dieser Optimierungs-Herausforderungen als Probleme der Multi-Knapsack-Klasse beschreiben. Klassische Computer können derartig komplexe Problemstellungen kaum lösen – hier versprechen Quantencomputer bessere und schnellere Lösungen.
Vergleich von verschiedenen Quanten-Algorithmen für Multi-Knapsack-Probleme © QUTAC
Neue QUTAC-Studie: Möglichkeiten des Quantencomputing in der Lieferkettenoptimierung
Aktuell existieren nicht nur verschiedene Arten von Quanten-Algorithmen für Optimierungsprobleme, sondern auch zahlreiche Varianten dieser Algorithmen. In unserer aktuellen Untersuchung, die wir auf der Computing Conference 2023 in London präsentieren werden, vergleichen und erweitern wir verschiedene Gatter-basierte Variations-Quanten-Algorithmen und Quanten-Annealing für Multi-Knapsack-Optimierungsprobleme aus Anwendungssicht. Dabei können wir zeigen, dass die Verwendung dieser modifizierten Algorithmen zu einer verbesserten Lösungsqualität führt. Darüber hinaus diskutieren wir die Ausführung dieser Quanten-Algorithmen auf vorhandenen Quantencomputern, ebenso wie die Einschränkungen, die damit verbunden sind.
Eine große Herausforderung ist, dass sowohl aktuelle als auch in naher Zukunft verfügbare Quantencomputer nur über eine beschränkte Anzahl an Qubits verfügen und anfällig für Fehler sind. Um echte Anwendungsprobleme mit diesen Geräten lösen zu können, ist es notwendig, bestehende Quanten-Algorithmen sowie Problemformulierungen entsprechend zu modifizieren und an die Architektur existierender Quanten-Hardware anzupassen.
Die Ergebnisse unserer Untersuchung können auch für andere Anwender von Quantencomputern nützlich sein, die sich mit Optimierungsproblemen beschäftigen, und ihnen dabei helfen, sich einen besseren Überblick über die Vielzahl an Quanten-Algorithmen zu verschaffen.
Das Paper können Sie unter dem nachfolgenden Link auf Arxiv abrufen: https://arxiv.org/abs/2301.05750