論文の概要: A Quantum Computing Approach for Multi-robot Coverage Path Planning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08767v1
- Date: Thu, 11 Jul 2024 10:11:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-16 03:38:34.259238
- Title: A Quantum Computing Approach for Multi-robot Coverage Path Planning
- Title（参考訳）: マルチロボット被覆経路計画のための量子コンピューティング手法
- Authors: Poojith U Rao, Florian Speelman, Balwinder Sodhi, Sachin Kinge,
- Abstract要約: 本稿では,探索・救助・環境モニタリングなどのアプリケーションに不可欠な多車種被覆経路計画問題に取り組む。
本稿では,量子交換演算子Ansatzと簡単に統合できる2次元グリッドの探索手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper tackles the multi-vehicle Coverage Path Planning (CPP) problem, crucial for applications like search and rescue or environmental monitoring. Due to its NP-hard nature, finding optimal solutions becomes infeasible with larger problem sizes. This motivates the development of heuristic approaches that enhance efficiency even marginally. We propose a novel approach for exploring paths in a 2D grid, specifically designed for easy integration with the Quantum Alternating Operator Ansatz (QAOA), a powerful quantum heuristic. Our contribution includes: 1) An objective function tailored to solve the multi-vehicle CPP using QAOA. 2) Theoretical proofs guaranteeing the validity of the proposed approach. 3) Efficient construction of QAOA operators for practical implementation. 4) Resource estimation to assess the feasibility of QAOA execution. 5) Performance comparison against established algorithms like the Depth First Search. This work paves the way for leveraging quantum computing in optimizing multi-vehicle path planning, potentially leading to real-world advancements in various applications.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,探索・救助・環境モニタリングなどの応用に欠かせない,多車種被覆経路計画(CPP)問題に取り組む。
NPハードの性質のため、最適な解を見つけることは、より大きな問題のサイズで実現不可能となる。
このことは、効率を極端に向上するヒューリスティックなアプローチの発展を動機付けている。
本稿では,量子交換演算子 Ansatz (QAOA) と簡単に統合可能な2次元格子の経路探索手法を提案する。
私たちの貢献には以下のものがある。
1)QAOAを用いて多車CPPを解く目的関数について検討した。
2)提案手法の有効性を保証する理論的証明。
3)実用化のためのQAOA演算子の効率的な構築
4)QAOA実行の可能性を評価するための資源推定。
5)Depth First Searchのような既存のアルゴリズムとの比較。
この研究は、マルチサイクル経路計画の最適化における量子コンピューティングの活用の道を切り開いており、様々なアプリケーションにおける現実の進歩に繋がる可能性がある。
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