Simula­ted Anneal­ing (z.B. Quantum-Inspi­red Ising Machine, Fujitsu, Evo-Annealer)

Simula­ted Anneal­ing ist ein klassi­sches Optimie­rungs­ver­fah­ren, bei dem kombi­na­to­ri­sche Probleme als Ising Modelle oder als Quadra­tic Uncons­trai­ned Binary Optimiza­tion (QUBO) Probleme formu­liert und durch eine thermisch inspi­rierte Suchdy­na­mik gelöst werden. Eine kontrol­lierte Absen­kung einer effek­ti­ven Tempe­ra­tur steuert die Übergangs­wahr­schein­lich­keit zwischen Zustän­den und ermög­licht so das Überwin­den lokaler Minima sowie die Annähe­rung an energie­arme Lösun­gen. Quantum inspi­rierte Ising Maschi­nen imple­men­tie­ren dieses Anneal­ing Prinzip in vollstän­dig klassi­schen Hard oder Software­sys­te­men. Der quantum inspi­rierte Charak­ter beruht auf der Übernahme von Model­lie­rungs und Lösungs­prin­zi­pien aus der Quanten­op­ti­mie­rung, ohne physi­ka­li­sche Quanten­ef­fekte zu nutzen. Beispiele sind Fujit­sus Digital Annea­ler sowie Evo Annea­ler Ansätze, die anneal­ing artige Dynami­ken teilweise auf spezia­li­sier­ter klassi­scher Hardware wie feldpro­gram­mier­ba­ren Logik­bau­stei­nen reali­sie­ren. Solche Systeme dienen sowohl als leistungs­fä­hige Werkzeuge für indus­tri­elle Optimie­rungs­auf­ga­ben als auch als metho­di­sche Referenz und Brücken­tech­no­lo­gie für zukünf­tige quanten­ba­sierte Optimierungsverfahren.