論文の概要: QUACOD: Quantum Optimization via Coordinate Descent for Scalable Drone Scheduling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.14001v1
• Date: Wed, 13 May 2026 18:08:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-15 21:45:34.451883
• Title: QUACOD: Quantum Optimization via Coordinate Descent for Scalable Drone Scheduling
• Title（参考訳）: QUICOD: スケーラブルなドローンスケジューリングのための座標Descentによる量子最適化
• Authors: Van-Quang-Huy Nguyen, Hoang-Quan Nguyen, Samee U. Khan, Ilya Safro, Khoa Luu,
• Abstract要約: 我々は,ドローンのスケジューリング問題を解決するために,Quantum Optimization via Coordinate Descent (QUACOD)アプローチを導入する。 我々の実験では、QUICODは最先端のSOTA(quantum-of-the-art)ドローンスケジューリング法よりも優れている。 これらの貢献は、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)時代の実用化に向けて量子コンピューティングを推し進める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.592884437500674
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum computing has demonstrated its potential to solve various optimization problems, including drone scheduling, which is important not only for drone delivery but also for logistics in general. However, one of the main obstacles is that practical drone scheduling settings typically require quantum resources that current hardware cannot provide. Therefore, in this work, we introduce a new Quantum Optimization via Coordinate Descent (QUACOD) approach to address this problem under the constraint of a limited number of available qubits. By leveraging coordinate descent, QUACOD decomposes the original high-complexity problem into multiple subproblems, which are then solved using quantum optimization. In our experiments, QUACOD outperforms the state-of-the-art (SOTA) quantum-based drone scheduling method not only in optimized drone completion times but also in scalability, handling up to 5 times more drones and 35 times more routes. In addition, QUACOD demonstrates that hardware-efficient circuits are effective for optimization problems. Together, these contributions advance quantum computing toward practical applications in the noisy intermediate-scale quantum (NISQ) era.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは、ドローンの配送だけでなく、一般にロジスティクスにも重要であるドローンスケジューリングなど、さまざまな最適化問題を解決する可能性を実証している。 しかし、主な障害の1つは、実用的なドローンのスケジューリング設定が、通常、現在のハードウェアが提供できない量子リソースを必要とすることである。 そこで本研究では,限られた数の量子ビットの制約下でこの問題に対処するための量子最適化手法として,quiCOD(Coordinate Descent)アプローチを導入する。 94CODは座標降下を利用して、元の高複雑性問題を複数のサブプロブレムに分解し、量子最適化を用いて解いた。 我々の実験では、QUICODは、最適化されたドローン完了時間だけでなくスケーラビリティにおいても、最先端のSOTA(quantum-of-the-art)ドローンスケジューリング手法よりも優れており、最大5倍のドローンと35倍のルートを処理できる。 さらに、ハードウェア効率のよい回路が最適化問題に有効であることを示す。 これらの貢献により、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)時代の現実的な応用に向けて量子コンピューティングを推し進める。

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