論文の概要: Solving Drone Routing Problems with Quantum Computing: A Hybrid Approach Combining Quantum Annealing and Gate-Based Paradigms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18432v3
- Date: Fri, 21 Mar 2025 09:35:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-24 14:54:05.434944
- Title: Solving Drone Routing Problems with Quantum Computing: A Hybrid Approach Combining Quantum Annealing and Gate-Based Paradigms
- Title（参考訳）: 量子コンピューティングによるドローンルーティング問題の解決:量子アニーリングとゲートベースパラダイムを組み合わせたハイブリッドアプローチ
- Authors: Eneko Osaba, Pablo Miranda-Rodriguez, Andreas Oikonomakis, Matic Petrič, Alejandra Ruiz, Sebastian Bock, Michail-Alexandros Kourtis,
- Abstract要約: 提案手法はQuantum for Drone Routing(Q4DR)と呼ばれ、この分野でもっとも顕著な2つのパラダイムを統合している。
Q4DRの有効性は、複雑さが増大する3つのユースケースを通して示される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.4581898633922
- License:
- Abstract: This paper presents a novel hybrid approach to solving real-world drone routing problems by leveraging the capabilities of quantum computing. The proposed method, coined Quantum for Drone Routing (Q4DR), integrates the two most prominent paradigms in the field: quantum gate-based computing, through the Eclipse Qrisp programming language; and quantum annealers, by means of D-Wave System's devices. The algorithm is divided into two different phases: an initial clustering phase executed using a Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA), and a routing phase employing quantum annealers. The efficacy of Q4DR is demonstrated through three use cases of increasing complexity, each incorporating real-world constraints such as asymmetric costs, forbidden paths, and itinerant charging points. This research contributes to the growing body of work in quantum optimization, showcasing the practical applications of quantum computing in logistics and route planning.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、量子コンピューティングの能力を活用して、現実のドローンルーティング問題を解決するための新しいハイブリッドアプローチを提案する。
提案手法はQuantum for Drone Routing(Q4DR)と呼ばれ,Eclipse Qrispプログラム言語による量子ゲートベースのコンピューティングと,D-Wave Systemのデバイスによる量子アンネラという,この分野で最も重要な2つのパラダイムを統合している。
このアルゴリズムは、量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)を用いて実行される初期クラスタリングフェーズと、量子アニールを用いたルーティングフェーズの2つの異なるフェーズに分けられる。
Q4DRの有効性は、複雑さを増大させる3つのユースケースを通じて示され、それぞれが非対称コスト、禁止経路、反復充電点などの実世界の制約を取り入れている。
本研究は、量子コンピューティングのロジスティクスおよびルート計画における実践的応用を示す量子最適化における研究の活発化に寄与する。
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