論文の概要: Quantum Annealing-Based Algorithm for Efficient Coalition Formation Among LEO Satellites
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06007v1
- Date: Mon, 12 Aug 2024 08:53:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-13 14:35:18.927518
- Title: Quantum Annealing-Based Algorithm for Efficient Coalition Formation Among LEO Satellites
- Title（参考訳）: LEO衛星間の効率的な結合形成のための量子アニーリングに基づくアルゴリズム
- Authors: Supreeth Mysore Venkatesh, Antonio Macaluso, Marlon Nuske, Matthias Klusch, Andreas Dengel,
- Abstract要約: 衛星の数が増加するにつれて、維持するための通信リンクの数も増加する。
本稿では、LEO衛星のクラスタリングを連立構造生成(CSG)問題として定式化する。
我々はGCS-Qと呼ばれるハイブリッド量子古典アルゴリズムを用いて最適分割を求める。
D-Wave Advantage annealer と State-of-the-art solver Gurobi を用いて行った実験は、量子アニールが実行時において古典的手法よりも著しく優れていることを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.737806718785056
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The increasing number of Low Earth Orbit (LEO) satellites, driven by lower manufacturing and launch costs, is proving invaluable for Earth observation missions and low-latency internet connectivity. However, as the number of satellites increases, the number of communication links to maintain also rises, making the management of this vast network increasingly challenging and highlighting the need for clustering satellites into efficient groups as a promising solution. This paper formulates the clustering of LEO satellites as a coalition structure generation (CSG) problem and leverages quantum annealing to solve it. We represent the satellite network as a graph and obtain the optimal partitions using a hybrid quantum-classical algorithm called GCS-Q. The algorithm follows a top-down approach by iteratively splitting the graph at each step using a quadratic unconstrained binary optimization (QUBO) formulation. To evaluate our approach, we utilize real-world three-line element set (TLE/3LE) data for Starlink satellites from Celestrak. Our experiments, conducted using the D-Wave Advantage annealer and the state-of-the-art solver Gurobi, demonstrate that the quantum annealer significantly outperforms classical methods in terms of runtime while maintaining the solution quality. The performance achieved with quantum annealers surpasses the capabilities of classical computers, highlighting the transformative potential of quantum computing in optimizing the management of large-scale satellite networks.
- Abstract（参考訳）: 低軌道(LEO)衛星の増加は、製造コストの低下と打ち上げコストの低下によるものであり、地球観測ミッションや低遅延インターネット接続にとって貴重なものとなっている。
しかし、衛星の数が増加するにつれて、維持するための通信リンクの数が増加し、この広大なネットワークの管理はますます困難になり、有望な解決策として効率的なグループに衛星をクラスタ化する必要性が強調される。
本稿では、LEO衛星のクラスタリングを連立構造生成(CSG)問題として定式化し、量子アニールを利用して解決する。
衛星ネットワークをグラフとして表現し、GCS-Qと呼ばれるハイブリッド量子古典アルゴリズムを用いて最適分割を求める。
このアルゴリズムは、2次非制約バイナリ最適化(QUBO)の定式化を用いて、各ステップでグラフを反復的に分割することで、トップダウンアプローチに従う。
提案手法の評価には,CelestrakのStarlink衛星のTLE/3LEデータを利用する。
D-Wave Advantage annealer と State-of-the-art solver Gurobi を用いて行った実験により, 量子アニールは, 解の質を維持しながら, 実行時の古典的手法を著しく上回ることを示した。
量子アニールの性能は古典的なコンピュータの能力を超え、大規模衛星ネットワークの管理を最適化する量子コンピューティングの変革の可能性を強調している。
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