論文の概要: Quantum Optimization Methods for Satellite Mission Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05516v1
• Date: Mon, 8 Apr 2024 13:36:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-09 14:15:19.834759
• Title: Quantum Optimization Methods for Satellite Mission Planning
• Title（参考訳）: 衛星計画のための量子最適化手法
• Authors: Antón Makarov, Carlos Pérez-Herradón, Giacomo Franceschetto, Márcio M. Taddei, Eneko Osaba, Paloma del Barrio, Esther Villar-Rodriguez, Izaskun Oregi,
• Abstract要約: 軌道上の衛星の増大は、それらを効率的に運用する必要性を浮き彫りにしている。 現在の古典的アルゴリズムは、大域的な最適化を見つけられなかったり、実行するのに時間がかかりすぎたりすることが多い。 ここでは、量子コンピューティングの観点からこの問題にアプローチし、有望な代替手段を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3252295747842729
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Satellite mission planning for Earth observation satellites is a combinatorial optimization problem that consists of selecting the optimal subset of imaging requests, subject to constraints, to be fulfilled during an orbit pass of a satellite. The ever-growing amount of satellites in orbit underscores the need to operate them efficiently, which requires solving many instances of the problem in short periods of time. However, current classical algorithms often fail to find the global optimum or take too long to execute. Here, we approach the problem from a quantum computing point of view, which offers a promising alternative that could lead to significant improvements in solution quality or execution speed in the future. To this end, we study a planning problem with a variety of intricate constraints and discuss methods to encode them for quantum computers. Additionally, we experimentally assess the performance of quantum annealing and the quantum approximate optimization algorithm on a realistic and diverse dataset. Our results identify key aspects like graph connectivity and constraint structure that influence the performance of the methods. We explore the limits of today's quantum algorithms and hardware, providing bounds on the problems that can be currently solved successfully and showing how the solution degrades as the complexity grows. This work aims to serve as a baseline for further research in the field and establish realistic expectations on current quantum optimization capabilities.
• Abstract（参考訳）: 地球観測衛星の衛星ミッション計画は、衛星の軌道通過中に達成される画像要求の最適なサブセットを選択することで構成される組合せ最適化問題である。 軌道上の衛星の増大は、効率的に運用する必要性を浮き彫りにしており、短時間で多くの問題を解く必要がある。 しかし、現在の古典的アルゴリズムは、大域的な最適化を見つけられなかったり、実行するのに時間がかかりすぎたりすることが多い。 ここでは、量子コンピューティングの観点からこの問題にアプローチし、将来ソリューションの品質や実行速度を大幅に向上させる有望な代替手段を提供する。 そこで本研究では,様々な複雑な制約を持つ計画問題について検討し,それらを量子コンピュータにエンコードする方法について議論する。 さらに,現実的で多様なデータセット上での量子アニールと量子近似最適化アルゴリズムの性能を実験的に評価した。 この結果から,グラフ接続性や制約構造などの重要な側面を同定し,その有効性を検証した。 我々は、今日の量子アルゴリズムとハードウェアの限界を探求し、現在解決可能な問題の限界を提供し、複雑さが増大するにつれてソリューションがいかに劣化するかを示す。 この研究は、この分野におけるさらなる研究のベースラインとして機能し、現在の量子最適化能力に対する現実的な期待を確立することを目的としている。

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