QuantumJSP

Solucionador de problemas de programación de taller de trabajo cuántico

Un enfoque heurístico sobre cómo programar trabajos de manera óptima utilizando una computadora cuántica.

La publicación se puede encontrar aquí.

Nota: Para una solución más eficiente, consulte la rama "Pyqubo".
(Funciona extremadamente lentamente mientras usa simulación en lugar de QPU real).

Tabla de contenido

• Sobre el proyecto
• Empezando
  • Requisitos previos
  • Instalación
  • Comienzo rápido
• Cómo citar nuestro trabajo

Sobre el proyecto

Nota: los números en bares representan trabajos

Dado un conjunto de trabajos y un número finito de máquinas, ¿cómo debemos programar nuestros trabajos en esas máquinas de modo que todos nuestros trabajos se completen lo antes posible? ¡Esta pregunta es el problema de programación de la tienda de empleo!

Empezando

Requisitos previos

• Python 3.5 o posterior
• matplotlib (para visualización de resultados en gráficos.py)

 pip3 install matplotlib

• Las bibliotecas de D'ave para la interacción con la API QPU https://docs.ocean.dwavesys.com/en/latest/overview/install.html

Instalación

Nota: Si está de acuerdo con usar un simulador en lugar de una QPU real, salte a la Parte 3.

1. Obtenga la llave API gratuita en https://www.dwavesys.com/take-leap
2. Configurar un solucionador en https://docs.ocean.dwavesys.com/en/latest/overview/dwavesys.html#dwavesys
3. Clonar el repositorio

 git clone https://github.com/mareksubocz/QuantumJSP

Comienzo rápido

 python3 demo.py data/ft06.txt

Cómo citar nuestro trabajo

Kurowski K., Wȩglarz J., Subocz M., Różycki R., Waligóra G. (2020) Método heurístico de recocido cuántico híbrido para resolver el problema de programación de la tienda de empleo. En: Krzhizhanovskaya V. et al. (eds) Ciencia computacional - ICCS 2020. ICCS 2020. Notas de conferencia en informática, Vol 12142. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-50433-5_39