【量子×DRL物流最適化 #6】ベンチマーク比較・量子解法検証
Qiita / 3/27/2026
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Key Points
- 物流最適化において、DRL（強化学習）モデルのVRPデコーダとしてPointer Network + Attention構成を用い、次に訪問する拠点を逐次選択する実装方針が示されている
- 「ベンチマーク比較・量子解法検証」を目的に、従来手法（ベンチマーク）と量子解法の結果を比較する流れが主題になっている
- Python/機械学習/量子コンピュータ文脈で、量子計算を物流最適化問題へ適用する検証フェーズ（評価・比較）が扱われている
- 記事内ではVRPDecoderクラスのコード断片が提示され、モデルの構造と実装の方向性が具体的に読み取れる
class VRPDecoder(nn.Module):
"""
VRPデコーダ：次に訪問する拠点を逐次選択
Pointer Network with Attention
"""
def __init__(self, embed_dim: int = 128, n_head...
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