論文の概要: Toward Quantum-Optimized Flow Scheduling in Multi-Beam Digital Satellites
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.00701v1
- Date: Sat, 28 Feb 2026 15:21:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-03 19:50:56.329749
- Title: Toward Quantum-Optimized Flow Scheduling in Multi-Beam Digital Satellites
- Title（参考訳）: マルチビームデジタル衛星における量子最適化フロースケジューリングに向けて
- Authors: Qiben Yan, John P. T. Stenger, Daniel Gunlycke,
- Abstract要約: スケジューリング効率を向上させるハイブリッド量子古典フレームワークを提案する。
スループット最大化の目的と運用上の制約をコンパクトなQUBOに組み込む。
量子ハードウェア上でのソリューションの品質、ランタイム、ロバスト性を評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5537995993803286
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Data flow scheduling for high-throughput multibeam satellites is a challenging NP-hard combinatorial optimization problem. As the problem scales, traditional methods, such as Mixed-Integer Linear Programming and heuristic schedulers, often face a trade-off between solution quality and real-time feasibility. In this paper, we present a hybrid quantum-classical framework that improves scheduling efficiency by casting Multi-Beam Time-Frequency Slot Assignment (MB-TFSA) as a Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) problem. We incorporate the throughput-maximization objective and operational constraints into a compact QUBO via parameter rescaling to keep the formulation tractable. To address optimization challenges in variational quantum algorithms, such as barren plateaus and rugged loss landscapes, we introduce a layer-wise training strategy that gradually increases circuit depth while iteratively refining the solution. We evaluate solution quality, runtime, and robustness on quantum hardware, and benchmark against classical and hybrid baselines using realistic, simulated satellite traffic workloads.
- Abstract（参考訳）: 高スループットマルチビーム衛星のデータフロースケジューリングは、NPハード組合せ最適化の問題である。
問題の規模が大きくなるにつれて、Mixed-Integer Linear Programmingやヒューリスティックスケジューラといった従来の手法は、ソリューションの品質とリアルタイム実現可能性の間のトレードオフに直面します。
本稿では,Multi-Beam Time-Frequency Slot Assignment(MB-TFSA)を擬似非制約バイナリ最適化(QUBO)問題としてキャストすることで,スケジューリング効率を向上させるハイブリッド量子古典フレームワークを提案する。
スループット最大化の目的と運用上の制約をパラメータ再スケーリングによりコンパクトなQUBOに組み込むことにより,定式化の容易性を維持する。
本研究では,不規則な高原や粗い損失景観などの変分量子アルゴリズムにおける最適化問題に対処するため,回路の深さを徐々に増加させ,解を反復的に精錬する階層的学習手法を提案する。
我々は、量子ハードウェア上でのソリューションの品質、ランタイム、ロバスト性を評価し、リアルでシミュレートされた衛星トラフィックワークロードを使用して、古典的およびハイブリッドなベースラインに対するベンチマークを行う。
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