QuantumJSP

Solucionador de problemas de agenda de oficinas quânticas

Uma abordagem heurística sobre como agendar trabalhos de maneira ideal usando um computador quântico.

A publicação pode ser encontrada aqui.

Nota: Para uma solução mais eficiente, consulte a filial "Pyqubo".
(Funciona extremamente lentamente ao usar simulação em vez de QPU real.)

Índice

• Sobre o projeto
• Começando
  • Pré -requisitos
  • Instalação
  • Início rápido
• Como citar nosso trabalho

Sobre o projeto

Nota: Os números em barras representam empregos

Dado um conjunto de empregos e um número finito de máquinas, como devemos agendar nossos empregos nessas máquinas, de modo que todos os nossos trabalhos sejam concluídos o mais cedo possível? Esta pergunta é o problema de agendamento de oficinas!

Começando

Pré -requisitos

• Python 3.5 ou mais tarde
• matplotlib (para visualização de resultados em gráficos.py)

 pip3 install matplotlib

• Bibliotecas de D'Ave para interação com a QPU API https://docs.ocean.dwavesys.com/en/latest/overview/install.html

Instalação

Nota: Se você está bem em usar um simulador em vez de um QPU real, pule para a Parte 3.

1. Obtenha a chave da API gratuita em https://www.dwavesys.com/take-leap
2. Configure um solucionador em https://docs.ocean.dwavesys.com/en/latest/overview/dwavesys.html#dwavesys
3. Clone o repo

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

Início rápido

 python3 demo.py data/ft06.txt

Como citar nosso trabalho

Kurowski K., Wȩglarz J., Subocz M., Różycki R., Waligóra G. (2020) Método heurístico de recozimento quântico híbrido para resolver o problema de programação de oficinas. In: Krzhizhanovskaya V. et al. (eds) Ciência Computacional - ICCS 2020. ICCS 2020. Notas de aula em Ciência da Computação, Vol. 12142. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-50433-5_39