QuantumJSP

Quantum Job Shopスケジューリング問題ソルバー

量子コンピューターを使用してジョブを最適にスケジュールする方法に関するヒューリスティックアプローチ。

出版物はここにあります。

注：より効率的なソリューションについては、「Pyqubo」ブランチをご覧ください。
（実際のQPUの代わりにシミュレーションを使用している間、非常にゆっくりと動作します。）

目次

• プロジェクトについて
• はじめる
  • 前提条件
  • インストール
  • クイックスタート
• 私たちの仕事を引用する方法

プロジェクトについて

注：バーの数字はジョブを表します

一連のジョブと有限数のマシンを考えると、すべてのジョブが可能な限り早く完了するように、これらのマシンでジョブをどのようにスケジュールする必要がありますか？この質問は、ジョブショップのスケジューリングの問題です！

はじめる

前提条件

• Python 3.5以降
• matplotlib（charts.pyの結果視覚化用）

 pip3 install matplotlib

• QPU API https://docs.ocean.dwavesys.com/en/latest/overview/install.htmlとのやり取りのためのD'Waveのライブラリ

インストール

注：実際のQPUの代わりにシミュレータを使用しても大丈夫なら、パート3にジャンプしてください。

1. https://www.dwavesys.com/take-leapで無料のAPIキーを入手してください
2. https://docs.ocean.dwavesys.com/en/latest/overview/dwavesys.html#dwavesysでソルバーを構成します
3. レポをクローンします

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

クイックスタート

 python3 demo.py data/ft06.txt

私たちの仕事を引用する方法

Kurowski K.、WȩGlarzJ.、Subocz M.、RójyckiR.、WaligóraG。（2020）ハイブリッド量子アニーリングヒューリスティックなジョブショップのスケジューリング問題を解決するため。 In：Krzhizhanovskaya V. et al。 （編）計算科学 - ICCS2020。ICCS2020。コンピューターサイエンスの講義ノート、Vol12142。Springer、Cham。 https://doi.org/10.1007/978-3-030-50433-5_39