QuantumJSP

量子車間調度問題解決者

關於如何使用量子計算機最佳安排作業的一種啟發式方法。

可以在這裡找到出版。

注意：有關更有效的解決方案，請查看“ Pyqubo”分支。
（使用模擬而不是真實QPU時起作用非常緩慢。）

目錄

• 關於項目
• 入門
  • 先決條件
  • 安裝
  • 快速開始
• 如何引用我們的工作

關於項目

注意：酒吧中的數字代表作業

鑑於一組工作和有限數量的機器，我們應該如何安排這些機器上的工作，以便儘早完成所有工作？這個問題是車間調度問題！

入門

先決條件

• Python 3.5或更高版本
• matplotlib（在Charts.py中可視化結果）

 pip3 install matplotlib

• D'Wave的庫與QPU API互動https://docs.ocean.dwavesys.com/en/latest/overview/install.html

安裝

注意：如果您可以使用模擬器而不是真實的QPU，請跳到第3部分。

1. 在https://www.dwavesys.com/take-leap上獲取免費的API鍵
2. 在https://docs.ocean.dwavesys.com/en/latest/overview/dwavesys.html#dwavesys上配置求解器
3. 克隆倉庫

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

快速開始

 python3 demo.py data/ft06.txt

如何引用我們的工作

Kurowski K.，WȩGlarzJ.，Subocz M.，RóżyckiR。 ，WaligóraG。 （2020）混合量子退火方法解決了作業車間調度問題。在：Krzhizhanovskaya V.等。 （eds）計算科學 - ICCS2020。 ICCS2020。 https://doi.org/10.1007/978-3-030-50433-5_39