論文の概要: Drone delivery packing problem on a neutral-atom quantum computer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.15487v1
- Date: Tue, 17 Feb 2026 10:52:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-18 16:03:18.036987
- Title: Drone delivery packing problem on a neutral-atom quantum computer
- Title（参考訳）: 中性原子量子コンピュータにおけるドローンの配送パッキング問題
- Authors: Sara Tarquini, Matteo Vandelli, Francesco Ferrari, Daniele Dragoni, Francesco Tudisco,
- Abstract要約: ニュートラル原子量子処理ユニット(QPU)を利用したハイブリッド量子古典フレームワークによるドローン配送パッケージング問題に対処する。
本稿では、納品不整合を符号化したスケジューリンググラフの独立集合(IS)に基づいて、最適化タスクをグラフ分割問題として再構成する。
ISは時間的に実現可能なスケジュールを表すが、バッテリデューレーションの制約は古典的な後処理ルーチンによって強制される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.106206192312008
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum architectures based on neutral atoms have gained significant attention in recent years as specialized computational machines due to their ability to directly encode the independent set constraint on graphs, exploiting the Rydberg blockade mechanism. In this work, we address the Drone Delivery Packing Problem via a hybrid quantum-classical framework leveraging a neutral-atom quantum processing unit (QPU). We reformulate the optimization task as a graph-partitioning problem based on the independent sets (ISs) of a scheduling graph that encodes delivery incompatibilities. Each partition corresponds to deliveries assigned to a single drone, with the objective of minimizing the total number of partitions. While the ISs represent time-feasible schedules, battery-duration constraints are enforced through a classical post-processing routine. This methodology enables the recovery of optimal delivery schedules, provided a sufficient number of samples is collected from the QPU to resolve the solution space. We benchmark the hybrid workflow through numerical emulations and demonstrate its effectiveness on Pasqal's Fresnel QPU, reporting hardware experiments with configurations of up to 100 atoms.
- Abstract（参考訳）: 中立原子に基づく量子アーキテクチャは、Rydbergブロック機構を利用して、グラフ上の独立した集合制約を直接エンコードする能力により、近年、特殊な計算機械として注目されている。
本研究では、中性原子量子処理ユニット(QPU)を利用したハイブリッド量子古典フレームワークを用いて、ドローン配送パッケージ問題に対処する。
本稿では、納品不整合を符号化したスケジューリンググラフの独立集合(IS)に基づいて、最適化タスクをグラフ分割問題として再構成する。
各パーティションは、1つのドローンに割り当てられた配送に対応しており、パーティションの総数を最小化することを目的としている。
ISは時間的に実現可能なスケジュールを表すが、バッテリデューレーションの制約は古典的な後処理ルーチンによって強制される。
この手法は、QPUから十分な数のサンプルを収集してソリューション空間を解決し、最適な配送スケジュールの回復を可能にする。
計算エミュレーションによりハイブリッドワークフローをベンチマークし、PasqalのFresnel QPUで最大100個の原子構成のハードウェア実験を報告した。
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