Квантовые алгоритмы многокритериальной оптимизации распределения строительных машин между дорожными объектами
Как цитировать
Аннотация
Ключевые слова
Финансирование
Библиографические ссылки
Баркалов С.А., Курочка П.Н. Оптимизация распределения ресурсов в строительном проекте на основе эвристических алгоритмов // Научный журнал строительства и архитектуры. 2026. № 1 (81). С. 98-108.
Бетеров И.И., Чэнь Ц., Ложкина Е.А. Квантовые вычисления на перспективных платформах // Информационные и математические технологии в науке и управлении. 2026. № 1 (41). С. 5-22.
Канищев А.Н., Борисов А.Е., Жабцев А.В. Оптимизация парка дорожно-эксплуатационной техники: параметры, влияющие на расчет эксплуатационной производительности машин и механизмов // Научный журнал строительства и архитектуры. 2025. № 2 (78). С. 98-105.
Олейник П.П. Выбор строительной техники для пионерного освоения территорий // Промышленное и гражданское строительство. 2022. № 12. С. 29-36.
Панченко Н.М., Басовский Д.А. К вопросу выбора наиболее рационального сочетания землеройной и транспортной техники при производстве земляных работ // Бюллетень результатов научных исследований. 2023. № 1. С. 19-25.
Blekos K., Brand D., Ceschini A., Chou C.H., Li R.H., Pandya K., Summer A. A review on quantum approximate optimization algorithm and its variants // Physics Reports. 2024. Vol. 1068. pp. 1-66.
Carugno C., Ferrari Dacrema M., Cremonesi P. Evaluating the job shop scheduling problem on a D-Wave quantum annealer // Scientific Reports. 2022. № 1. Article 6539.
Ekstrom L., Wang H., Schmitt S. Variational quantum multiobjective optimization // Physical Review Research. 2025. № 2. Article 023141.
Glover F., Kochenberger G., Du Y. Quantum Bridge Analytics I: a tutorial on formulating and using QUBO models // 4OR. 2019. № 4. pp. 335-371.
Kotil A., Pelofske E., Riedmuller S., Egger D.J., Eidenbenz S., Koch T., Woerner S. Quantum approximate multi-objective optimization // Nature Computational Science. 2025. № 12. pp. 1168-1177.
Perez Armas L.F., Creemers S., Deleplanque S. Solving the resource constrained project scheduling problem with quantum annealing // Scientific Reports. 2024. № 1. Article 16784.
Roy A., Singh N.B., Saha A.K. Modeling of assignment problem in quantum approximate optimization algorithm // Advanced Quantum Technologies. 2025. № 7. Article e2400364.
Sack S.H., Serbyn M. Quantum annealing initialization of the quantum approximate optimization algorithm // Quantum. 2021. Vol. 5. P. 491.
Vikstal P., Gronkvist M., Svensson M., Andersson M., Johansson G., Ferrini G. Applying the quantum approximate optimization algorithm to the tail-assignment problem // Physical Review Applied. 2020. № 3. Article 034009.
Zhou L., Wang S.T., Choi S., Pichler H., Lukin M.D. Quantum approximate optimization algorithm: performance, mechanism, and implementation on near-term devices // Physical Review X. 2020. № 2. Article 021067.
Выпуск
Раздел
Метрики
Права и условия использования
Правообладатель: СТРОИТЕЛЬНЫЕ И ДОРОЖНЫЕ МАШИНЫ
Условия использования полного текста: Все права защищены