量子回路フレームワークによる二段階確率計画法

本論文は、二段階確率計画法のスケーラビリティに関する課題に対処するために、qGAN-QAOAという新しい量子回路ワークフローを紹介しています。シナリオ分布のエンコーディングに量子生成敵対ネットワーク（qGAN）を、最適化にQAOAを統合することにより、不確実性が重要な要素となる問題を効率的に解決することを目指しています。計算複雑性の削減に焦点を当て、太陽光発電（PV）の不確実性を持つ確率的ユニットコミットメント問題（UCP）での有効性を示すことで、この研究の実用的な関連性が強調されています。

• •二段階確率計画法のための量子回路ワークフロー（qGAN-QAOA）を提案。
• •シナリオ分布にqGAN、最適化にQAOAを統合。
• •シナリオ列挙のスケーラビリティ問題を解決。
• •太陽光発電（PV）の不確実性を持つ確率的ユニットコミットメント問題（UCP）での有効性を実証。
• •非先見性と回路の複雑さに関する理論的分析を提供。