BMBF Bundesministerium für Bildung und Forschung

Research-Campus MODAL

“Faster exact solution of sparse MaxCut and QUBO problems” gewinnt den Outstanding Paper of the Year Award 2023 in Mathematical Programming Computation

Die Arbeit mit dem Titel “Faster exact solution of sparse MaxCut and QUBO problems” (https://doi.org/10.1007/s12532-023-00236-6) von Daniel Rehfeldt, Thorsten Koch und Yuji Shinano hat den Outstanding Paper of the Year Award 2023 in Mathematical Programming Computation gewonnen. Die Auszeichnung wurde auf der ISMP 2024 in Montreal, Kanada, bekannt gegeben.
Diese Forschungsarbeit, eine Zusammenarbeit zwischen dem SynLab des Forschungscampus MODAL, dem Zuse-Institut Berlin (ZIB) und der i2damo GmbH, stellt den QuBowl Solver vor. Dieses Werkzeug stellt einen bedeutenden Fortschritt bei der Lösung des MaxCut-Problems und des äquivalenten quadratischen, unbehinderten binären Optimierungsproblems (QUBO) unter Verwendung modernster mathematischer Programmiertechniken dar.
Der QuBowl-Löser hat eine überragende Leistung gezeigt, insbesondere beim jüngsten nichtkonvexen QUBO-QPLIB-Benchmark von Professor Hans Mittelmann von der Arizona State University, wo er 15 von 23 QUBO-Problemen global optimal löste und damit andere Wettbewerber übertraf (https://plato.asu.edu/ftp/qubo.html).

“Faster exact solution of sparse MaxCut and QUBO problems” wins Outstanding Paper of the Year Award 2023 in Mathematical Programming Computation

The paper titled “Faster exact solution of sparse MaxCut and QUBO problems” (https://doi.org/10.1007/s12532-023-00236-6) by Daniel Rehfeldt, Thorsten Koch, and Yuji Shinano has won the Outstanding Paper of the Year Award 2023 in Mathematical Programming Computation. The award was announced at the 2024 ISMP in Montreal, Canada.
This research, a collaboration between the SynLab of the Research Campus MODAL, Zuse Institute Berlin (ZIB), and i2damo GmbH, introduces the QuBowl solver. This tool marks a significant advancement in solving the maximum-cut (MaxCut) problem and the equivalent quadratic unconstrained binary optimization (QUBO) problem using cutting-edge mathematical programming techniques.
The QuBowl solver has demonstrated superior performance, notably in the most recent Nonconvex QUBO-QPLIB Benchmark by Professor Hans Mittelmann of Arizona State University, where it solved 15 out of 23 QUBO problems to global optimality, outperforming other competitors (https://plato.asu.edu/ftp/qubo.html).