論文の概要: Optimization of Image Acquisition for Earth Observation Satellites via
Quantum Computing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.14419v1
- Date: Wed, 26 Jul 2023 18:00:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-28 16:56:03.934349
- Title: Optimization of Image Acquisition for Earth Observation Satellites via
Quantum Computing
- Title（参考訳）: 量子コンピューティングによる地球観測衛星の画像取得の最適化
- Authors: Ant\'on Makarov, M\'arcio M. Taddei, Eneko Osaba, Giacomo
Franceschetto, Esther Villar-Rodriguez, Izaskun Oregi
- Abstract要約: 衛星画像取得スケジューリングは、地球観測分野において一様である。
問題に対する2つのQUBOの定式化を,非自明な制約に対処するために異なるアプローチを用いて提案する。
また、現在の量子コンピュータで現実的に解決できる問題インスタンスのサイズ制限に関する実践的ガイドラインも提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.786197460675312
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Satellite image acquisition scheduling is a problem that is omnipresent in
the earth observation field; its goal is to find the optimal subset of images
to be taken during a given orbit pass under a set of constraints. This problem,
which can be modeled via combinatorial optimization, has been dealt with many
times by the artificial intelligence and operations research communities.
However, despite its inherent interest, it has been scarcely studied through
the quantum computing paradigm. Taking this situation as motivation, we present
in this paper two QUBO formulations for the problem, using different approaches
to handle the non-trivial constraints. We compare the formulations
experimentally over 20 problem instances using three quantum annealers
currently available from D-Wave, as well as one of its hybrid solvers. Fourteen
of the tested instances have been obtained from the well-known SPOT5 benchmark,
while the remaining six have been generated ad-hoc for this study. Our results
show that the formulation and the ancilla handling technique is crucial to
solve the problem successfully. Finally, we also provide practical guidelines
on the size limits of problem instances that can be realistically solved on
current quantum computers.
- Abstract（参考訳）: 衛星画像取得スケジューリングは、地球観測分野において一様である問題であり、その目的は、与えられた軌道の通過時に撮影される画像の最適なサブセットを一連の制約の下で見つけることである。
この問題は組合せ最適化によってモデル化できるが、人工知能と運用研究コミュニティによって何度も扱われてきた。
しかし、その本質的な関心にもかかわらず、量子コンピューティングパラダイムを通じてはほとんど研究されていない。
そこで本稿では,この問題に対する2つのqubo定式化について,非自明な制約を扱うために異なるアプローチを用いて述べる。
現在D-Waveから利用可能な3つの量子アニールと、そのハイブリッドソルバを用いて、20以上の問題を実験的に比較した。
テスト中の14のインスタンスはよく知られたSPOT5ベンチマークから取得され、残りの6つはアドホックで生成された。
以上の結果から, 定式化とアシラハンドリング手法が課題の解決に不可欠であることが示唆された。
最後に、現在の量子コンピュータで現実的に解決できる問題インスタンスのサイズ制限に関する実践的ガイドラインも提供する。
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