量子啟發計算quantum inspired computing

量子計算不啻是當前計算領域最熱門的『名詞』和『動詞』。

由於創業的這幾年我們始終專注在預測性分析和組合最佳化技術的商業應用，因此在這個看起來高大上的論壇中，我們受邀分享『最佳化技術在導入物流領域時的挑戰與機會-從壕溝戰談起。』

最佳化、量子電腦和物流有什麼關係？這個到處可以google到，例如這篇：富士通的量子計算技術

但是你一定會問：現在商用的量子電腦幾希矣！是的，但是量子力學的幾個概念卻可以啟發我們在演算法設計上的新嘗試。

復仇者聯盟4終局之戰中，蟻人無意間被老鼠救出量子領域後，來到復仇者聯盟總部，蟻人問了在場的美國隊長和黑寡婦：『你們知道量子力學嗎？』，黑寡婦說：『Only in the conversation』。

我對量子力學的知識也是這種程度，可能連可以聊天都不行，但是這次受邀的研討會場次重點在於『量子啟發計算Quantum-Inspired Computing』，也就是『受到量子力學啟發的演算法』，而非中文望文生義的『Quantum heuristic computing』。

當前受到最多討論的量子啟發計算就是數位退火，嚴格講是過去四十年非常受到矚目的模擬退火法的進階版。相較於傳統的退火法，必須想方設法跳脫區域最佳解，不斷地設定跳脫方向、移動步幅、收斂條件，然後算出一個不知道好不好的答案(安慰自己meta heuristic通常可以得到不錯的解)。

而數位退火借鑒了量子力學中的穿隧效應，也就是找解的過程不若以往的爬山再下山，而是在某個區域最佳解中，尋找某個方向開始挖隧道，如下圖。

如果運氣不錯，山體不厚就可以挖穿，此時可能發現另一個下山的路徑，可以得到更好的答案。

有沒有發現，這是一種另類的跳脫區域最佳解的策略！

『與其爬山又下山，倒不如挖隧道，看看出去後會見到什麼？』

但是最難的問題還是在於，究竟在哪種狀態要開始穿越？要穿越多久才要停？這仍舊回到傳統最佳化領域在跳脫區域最佳解時的問題。(待續)