論文の概要: Quantum Optimization-Based Route Compression for Efficient Navigation Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03227v1
- Date: Fri, 04 Apr 2025 07:21:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-07 14:47:54.282676
- Title: Quantum Optimization-Based Route Compression for Efficient Navigation Systems
- Title（参考訳）: 効率的なナビゲーションシステムのための量子最適化に基づく経路圧縮
- Authors: Shunsuke Sotobayashi, Yuichiro Minato, Takao Tomono,
- Abstract要約: 本稿では,ストレージ要求を大幅に低減する,量子最適化に基づく新しい経路圧縮手法を提案する。
本実装では,許容範囲内における経路忠実度を維持しつつ,圧縮率を最大30%向上させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5461938536945723
- License:
- Abstract: We present a novel quantum optimization-based route compression technique that significantly reduces storage requirements compared to conventional methods. Route optimization systems face critical challenges in efficiently storing selected routes, particularly under memory constraints. Our proposed method enhances route information compression rates by leveraging Higher Order Binary Optimization (HOBO), an extended formulation of Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) commonly employed in quantum approximate optimization algorithms (QAOA) for combinatorial optimization problems. We implemented HOBO on real world map data and conducted comparative analysis between the traditional Ramer-Douglas-Peucker (RDP) algorithm and our proposed method. Results demonstrate that our approach successfully identifies yielding improved compression efficiency that scales with data size from candidate routes. Experimental validation confirms the technique viability for practical applications in navigation systems where memory constraints are critical. The HOBO formulation allows for representation of complex route that would be difficult to capture using classical compression algorithms. Our implementation demonstrates up to 30% improvement in compression rates while maintaining route fidelity within acceptable navigation parameters. This approach opens new possibilities for implementing quantum inspired optimization in transportation systems, potentially providing more efficient navigation services. This work represents a significant advancement in applying quantum optimization principles to practical transportation challenges.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,従来の方法に比べてストレージ要求を大幅に削減する,量子最適化に基づく新しい経路圧縮手法を提案する。
経路最適化システムは、特にメモリ制約下で、選択した経路を効率的に保存する上で重要な課題に直面している。
提案手法は,組合せ最適化問題の量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)によく用いられる二次非拘束二元最適化(QUBO)の拡張式である高次二元最適化(HOBO)を活用することにより,経路情報圧縮率を向上させる。
実世界の地図データにHOBOを実装し,従来のRamer-Douglas-Peucker (RDP) アルゴリズムと提案手法の比較分析を行った。
その結果,提案手法は圧縮効率が向上し,候補経路からデータサイズにスケールすることを示す。
メモリ制約が重要となるナビゲーションシステムにおいて,本手法の有効性を実験的に検証した。
HOBOの定式化は、古典的な圧縮アルゴリズムを用いて、キャプチャが難しい複雑なルートの表現を可能にする。
本実装では,許容範囲内における経路忠実度を維持しつつ,圧縮率を最大30%向上させる。
このアプローチは、輸送システムに量子インスパイアされた最適化を実装する新たな可能性を開き、より効率的なナビゲーションサービスを提供する可能性がある。
この研究は、実用的な輸送課題に量子最適化の原則を適用する上で大きな進歩を示している。
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