The problem of generating an optimal coalition structure for a given coalition game of rational agents is to find a partition that maximizes their social welfare and is known to be NP-hard. This paper proposes GCS-Q, a novel quantum-supported solution for Induced Subgraph Games (ISGs) in coalition structure generation. GCS-Q starts by considering the grand coalition as initial coalition structure and proceeds by iteratively splitting the coalitions into two nonempty subsets to obtain a coalition structure with a higher coalition value. In particular, given an $n$-agent ISG, the GCS-Q solves the optimal split problem $\mathcal{O} (n)$ times using a quantum annealing device, exploring $\mathcal{O}(2^n)$ partitions at each step. We show that GCS-Q outperforms the currently best classical solvers with its runtime in the order of $n^2$ and an expected worst-case approximation ratio of $93\%$ on standard benchmark datasets.


翻译:为某个理性代理人联盟游戏创造最佳联盟结构的问题是找到一个能够最大限度地增加其社会福利并已知为NP-hard的分区。本文件提议GCS-Q,这是在联盟结构生成过程中引导子运动会(ISGs)的新型量子支持解决方案。 GCS-Q首先将大联盟视为初始联盟结构,然后通过反复将联盟分成两个非空白子集,以获得一个联盟价值较高的联盟结构。 特别是,如果是一美元-试办ISG,GCS-Q将利用量子反射装置解决最佳的分裂问题$\mathcal{O}(n)次,每一步探索$\mathcal{O}(2 ⁇ n)的分区。 我们表明,GCS-Q在标准基准数据集上比目前最好的古典解决办法的运行时间高出约2美元,预期最差的近93美元。

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