德国联邦铁路公司利用量子算法优化列车调度

光子盒研究院出品 

德国联邦铁路公司(Deutsche Bahn, DB)的子公司DB Netz正与剑桥量子公司(Cambridge Quantum)合作，探索量子计算机如何改善铁路交通线路的重新调度。该项目正在探索如何使用在小规模量子计算机上运行的新算法优化铁路规划。

DB Netz是管理近33300公里铁路基础设施的服务提供商。作为铁路行业数字化战略德国数字轨道计划(Digitale Schiene Deutschland)的一部分，DB Netz最近将剑桥量子最新的组合优化算法过滤变分量子本征求解器(F-VQE)与其自身的运筹学专业知识相结合，以在模拟延迟后重新优化现实列车时刻表。

F-VQE论文：

https://arxiv.org/abs/2106.10055

这项合作旨在研究如何应用含噪中等规模量子(NISQ)处理器来解决运输和物流领域的现实问题。

F-VQE使用了一种技术，使组合优化问题能够在较小的量子系统上运行。组合优化的一个简单例子是旅行商问题。给定有限多个城市的(x，y)坐标，组合优化包括计算销售人员准确访问每个城市一次的最短路径。

虽然一个人可以很容易地为旅行推销员画出访问少数城市的最佳路线，但随着城市数量和复杂性的增加，这就变得不可能了。这种问题非常适合量子计算，而运输、物流和铁路运营商也需要解决这个问题。

F-VQE使量子电路能够分解成更小的电路，并使用更少的量子比特运行，而不会失去量子优势。剑桥量子在今年早些时候演示了F-VQE算法，他们一次使用不超过6个硬件量子比特就解决了23个量子比特的问题。

Digitale Schiene Deutschland运营和交通管理系统负责人Michael Küpper表示：“与剑桥量子的合作是一个完美的例子，说明德国铁路公司是如何与行业供应商合作的，并将我们的相关专业知识结合起来，以实现双方都无法单独实现的目标。通过与剑桥量子合作，我们微调了我们的研发计划，并迈出了定义未来量子优势列车时刻表系统的第一步。我们很高兴继续与剑桥量子合作，解决一些关键挑战，并为快速发展的NISQ量子算法领域做出贡献。”

剑桥量子公司首席执行官Ilyas Khan表示：“我们非常高兴能与DB合作，探索并展示当今NISQ处理器在解决运输和物流领域的现实问题方面的效用。DB在这一领域的研发工作至关重要，我们相信，随着时间的推移，随着量子计算机发展规模的扩大，我们的工作将为更清洁、更绿色的未来做出有意义的贡献。”

参考链接：

https://www.computerweekly.com/news/252509377/Cambridge-Quantum-tackles-rail-optimisation-for-German-operator

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