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展望量子路线优化 | Extensiv 奖学金亚军

量子计算可以快速解决甚至最先进的深度学习算法也难以解决的复杂问题,例如供应链路线优化。

展望量子路线优化 | Extensiv 奖学金亚军
Extensiv 供应链奖学金于 2020 年秋季推出,旨在培养推动行业未来的人才,激发物流和供应链领域的新想法和新声音。

下面,我们介绍 2024 年秋季广泛供应链奖学金亚军 Rena Ben-Eliezer 及其论文,论文内容是量子计算(基于量子物理原理)如何解决困扰物流和供应链行业多年的最麻烦和最复杂的问题,尤其是路线优化。

秒、分和器官传输:想象一个量子路线优化的世界

这不是萨莎第一次接受手术。自从她三岁被诊断出患有罕见的肝癌以来,她的世界就一直是埃舍尔阶梯上的疗法、药物和实验干预。最喜欢的医生取代了最喜欢的老师,成为她童年的英雄。她最早的记忆是在玻璃墙的医疗中心乘坐电梯。

在克利夫兰诊所的大厅里

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萨莎正在等待肝脏移植手术,那里放着一台最新的量子计算机——一台小型的 Tardis 机器。它于 2023 年安装在 IBM 和克利夫兰诊所的旗舰合资企业中,以加速生物医学研究。尽管诊所的负责人 Morton L. Mandel 博士坦言,目前治疗萨莎等疾病的障碍很多,但他表示,该团队预计“可能会为癌症、阿尔茨海默病和糖尿病等疾病患者找到新的治疗方法。

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它是如何工作的

量子物理学是尼尔斯·玻尔和马克斯·普朗克在大约一百年前发表的开创性论文中提出的,而现在它才刚刚开始被工业界所利用。在芯片制造和航空航天等不同领域,试点项目正在进行中。虽然传统计算依赖于晶体管矩阵的二进制值,但量子计算机的“量子位”可 重塑非洲粮食体系:推动可持续、包容和可扩展影响的三大机遇 以同时保存多个值(称为叠加),并纠缠在近乎无限的排列中。这使得快速解决非常复杂的问题成为可能,这些问题甚至连最先进的深度学习算法都无法解决。

这些棘手的问题之一就是“旅行商问题”,其解决方案对医疗保健的贡献可能比治愈癌症更大,它多年来一直阻碍着供应链路线的优化。

计算复杂性研究员

认为,旅行推销员问题“不是一个问题,而是一种瘾”。2它是计算机科学研究生们的耳熟能详的话题。这个问题看似简单,其实是在分散的节点中寻找最  通辽电话号码表 短或最具成本效益的路线,这些节点可以代表等待包裹的房屋、需要维修的油井或需要焊接的电路板晶体管。一个仅包含 15 个节点的问题就有 870 亿个独立的路线选择。然而,即使是最基本的量子系统也能在几秒钟内找到答案,而传统处理单元需要几天才能计算出来。

这一过程被称为量子退火

咨询师们已经预测了这一突破对公司层面的影响。学术出版物推测了排放和燃料节省。然而,很少有人解决迫在眉睫的宏观经济影响。每年,经济学家都会将大约 GDP 的 10% 用于物流活动——这个价值 10 万亿美元的产业到 2030 年将翻一番。3从经济角度来看,这笔支出主要属于交易成本,即商品和美元在市场中交易时不可避免的低效率。如今用于路线优化的启发式算法可以持续生成比最佳路线高出 150% 的路线。考虑到这一点,基于量子退火的 30% 更高效的物流系统的影响不容小觑。

首先,企业可以利用以前

无利可图的交易。根据大多数贸易模型,如果交易成本低于贸易的边际收益,那么即使每笔交易只赚几美分,这种贸易现在也是可行的。在后疫情时代,购物者对价格特别敏感,商品将运到更远的零售货架上,在那里它们可以便宜几美分——例如,杂货连锁店家乐福今年早些时候拒绝销售百事可乐产品。进口新鲜蔬菜变得越来越普遍。5事实上,Aldi 和沃尔玛已经采用这一策略来对冲通胀。

其次,较低的交易成本必然会导致竞争加剧。正如集装箱的发明在 20 世纪 90 年代为全球航运所做的那样,量子路线优化也将为今天的最后一英里物流做出贡献。在亚马逊上下订单的客户通常会看到一到五种不同的运输选项和价格。未来的亚马逊结账屏幕可能会包含 50 个选项,多个 LTL 和包裹提供商将实时运行量子退火算法,以找出将该消费者的前廊纳入其路线的边际成本。结果可能是。

消费者比以往任何时候都更便宜、更高效

从公司角度看,价格当然只是一个考虑因素。公司会奖励响应能力、供应率、交货时间和交货时间差异——量子优化也可以解决这些变量。很容易想象物流供应商会将客户的库存需求和经济订单量纳入路线成本方程中。这将减少交货时间差异,进而降低再订货点。热门产品和牛奶配送将变得便宜且不必要,从而降低缓冲库存水平。简而言之,产品在货架上停留的时间将减少,运输时间将增加,从而降低持有成本。供应链将成为供应管道。

正如观察光子发射的离散性质导致了量子力学的发现一样,量子退火将使供应链的离散性降低、更加流畅、更加高效。

那么,这比治疗癌症更好吗?
从大多数人口的净福祉角度来看,医疗保健在很大程度上仍然是一个可及性问题,而不是能力问题。在全球南部和偏远地区,问题变得尤为严重。例如,在新冠疫情期间,西弗吉尼亚州等农村地区难以获得个人防护装备和疫苗。在极其动荡的情况下,最佳路线变得比以往任何时候都更加重要。

但是,优化的路线只能优化到这个程度。复杂性源于将成本分配给不同的结果。旅行商问题的基本形式只是寻求最小化节点之间的成本。我们讨论过根据客户交货时间对不同节点进行加权的模型,但我们如何权衡运送救命疫苗或医院 PPE 缺货的较小有形成本?由于存在多种观点和不完整的信息,这些决策很难达成共识,更不用说传达给退火算法了。

萨莎的肝脏捐赠者住在 2000 多英里外的墨西哥巴哈州农村。细胞会在 24 小时内死亡。及时将肝脏送到她手中对她、对她的护理人员、对美国经济来说有什么价值?

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