The expansion of Fiber-To-The-Home (FTTH) networks creates high costs due to expensive excavation procedures. Optimizing the planning process and minimizing the cost of the earth excavation work therefore lead to large savings. Mathematically, the FTTH network problem can be described as a minimum Steiner Tree problem. Even though the Steiner Tree problem has already been investigated intensively in the last decades, it might be further optimized with the help of new computing paradigms and emerging approaches. This work studies upcoming technologies, such as Quantum Annealing, Simulated Annealing and nature-inspired methods like Evolutionary Algorithms or slime-mold-based optimization. Additionally, we investigate partitioning and simplifying methods. Evaluated on several real-life problem instances, we could outperform a traditional, widely-used baseline (NetworkX Approximate Solver) on most of the domains. Prior partitioning of the initial graph and the presented slime-mold-based approach were especially valuable for a cost-efficient approximation. Quantum Annealing seems promising, but was limited by the number of available qubits.


翻译:扩大Fiber-to-the-Home(FTTH)网络会因昂贵的挖掘程序而产生高昂的成本。优化规划过程和尽量减少挖掘地球的成本,因此可以节省大量资金。从数学角度讲,FTH网络问题可以描述为施泰纳树的最低限度问题。尽管在过去几十年里已经对Steina树问题进行了深入调查,但在新的计算范式和新兴方法的帮助下,这一问题可能进一步优化。这项工作研究即将出现的技术,如Quantum Annaaling、模拟安纳拉和自然启发方法,如进化阿尔高斯或苗状的优化。此外,我们调查分解和简化方法。对几个实际存在的问题进行评估后,我们可以超越大多数领域传统的、广泛使用的基线(NetworkX Apload-Sloster),在对成本效率近似近似的近似近似方法进行分解之前,对于近似价值特别大。 Qantum Annailing似乎很有希望,但受现有平方数字的限制。

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