【量子×DRL物流最適化 #14】性能評価・ベンチマーク・まとめ
Qiita / 3/27/2026
💬 OpinionIdeas & Deep Analysis
Key Points
- 本記事は「量子×DRL物流最適化」シリーズ第14回として、性能評価・ベンチマークの観点を整理し、手法と問題サイズ、解品質、計算時間を比較する表で示している。
- 評価では、スケール（問題サイズ）が変わった際の解品質と計算コストのトレードオフを確認する構成になっている。
- 物流最適化という実問題に対し、計算時間を含めた定量評価により、実用性を意識した比較基準を提示している。
- 全体としてはシリーズのまとめ（#14）に位置づけられ、次の検討や再現のための評価フレームを共有する内容になっている。
手法
問題サイズ
解品質
計算時間
古典GA
n=50
基準 (100%)
30秒
OR-Tools
n=50
97.3%
5秒
DRL（学習済み）
n=50
94.8%
0.1秒
量子アニーリング
n=50
96.1%
2秒
量子+DRL
n...
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