Qualifying quantum approaches for hard industrial optimization problems. A case study in the field of smart-charging of electric vehicles - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2022

Qualifying quantum approaches for hard industrial optimization problems. A case study in the field of smart-charging of electric vehicles

Constantin Dalyac
Pasqal
Information Quantique [LIP6]
Loic Henriet
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1093384
Pasqal
Emmanuel Jeandel
Designing the Future of Computational Models
CV
Wolfgang Lechner
  • Fonction : Auteur
Leopold Franzens Universität Innsbruck - University of Innsbruck
Parity Quantum Computing
Simon Perdrix
Designing the Future of Computational Models
CV
Marc Porcheron
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 952546
EDF
Margarita Veshchezerova
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1129055
EDF Labs
Designing the Future of Computational Models

Domaines

Recherche opérationnelle [math.OC] Combinatoire [math.CO]
Fichier principal
Vignette du fichier
ROADEF2022.pdf (1.3 Mo) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

CCSD Sciencesconf.org  : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://hal.science/hal-03595391

Soumis le : jeudi 3 mars 2022-10:52:18

Dernière modification le : samedi 6 avril 2024-03:12:26

Archivage à long terme le : samedi 4 juin 2022-18:49:36

Télécharger pour visualiser

Dates et versions

hal-03595391 , version 1 (03-03-2022)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03595391 , version 1

Citer

Constantin Dalyac, Loic Henriet, Emmanuel Jeandel, Wolfgang Lechner, Simon Perdrix, et al.. Qualifying quantum approaches for hard industrial optimization problems. A case study in the field of smart-charging of electric vehicles. ROADEF 2022 - 23ème congrès annuel de la Société Française de Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision, INSA Lyon, Feb 2022, Villeurbanne - Lyon, France. ⟨hal-03595391⟩

Exporter

BibTeX XML-TEI Dublin Core DC Terms EndNote DataCite

Collections

CNRS INRIA LIP6 UNIV-LORRAINE INRIA2 TDS-MACS LORIA LORIA-FM EDF SORBONNE-UNIVERSITE SU-SCIENCES ROADEF2022
90 Consultations
103 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More