論文の概要: Combinatorial optimization of connected UAV communication bridges for emergency response

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.02562v1
• Date: Wed, 02 Sep 2026 13:14:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-03 17:53:18.360152
• Title: Combinatorial optimization of connected UAV communication bridges for emergency response
• Title（参考訳）: 緊急対応のための接続型UAV通信ブリッジの組合せ最適化
• Abstract要約: 5Gアンテナを備えたUAVの戦略的展開のための2次最適化問題を提案する。 我々の定式化は、ネットワーク接続を確保しつつ、信号のカバレッジを最大化し、干渉を最小限にすることを目的としている。 量子アディアバティックアルゴリズム(QAA)は,小型インスタンスを正確に解くことができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5861469511290378
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a combinatorial optimization problem for the strategic deployment of UAVs equipped with 5G antennas to assist rescue operations in regions hit by natural disasters. Our goal is to optimize the placement of UAVs to provide coverage in flying ad-hoc networks among given candidate sites. Our formulation aims to maximize signal coverage and minimize interference while ensuring network connectivity. To mitigate interference effects, we incorporate the use of multiple frequencies. We formulate this problem as an integer quadratic program (IQP). We present numerical solutions obtained via the CPLEX solver and conduct a preliminary analysis of the problem's scalability in realistic network configurations. Our findings reveal a significant exponential increase in Time-to-Solution (TTS) as the number of sites grows, which poses a critical challenge in urgent, time-sensitive scenarios. To address this issue, approximate suboptimal solutions can be produced by enforcing a time limit on the solver. Although these solutions are not optimal, they preserve connectivity in most cases, providing a practical trade-off between solution quality and computational times that remain within feasible limits for real-time UAV redeployment. Recognizing the limitations of classical solvers in these contexts, we explore quantum computing as a promising alternative. Specifically, we reformulate the problem as a quadratic unconstrained binary optimization (QUBO) problem, suitable for most quantum algorithms. Through high-performance computing emulation, we show that the quantum adiabatic algorithm (QAA) can accurately solve small-scale instances, paving the way for future application of quantum computing to large-scale, time-critical optimization problems in disaster response.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,5Gアンテナを搭載したUAVの戦略的展開のための組合せ最適化問題を提案する。 我々の目標は、UAVの配置を最適化して、空飛ぶアドホックネットワークを対象サイト間でカバーすることである。 我々の定式化は、ネットワーク接続を確保しつつ、信号のカバレッジを最大化し、干渉を最小限にすることを目的としている。 干渉効果を軽減するために、複数の周波数を使用する。 この問題を整数二次プログラム(IQP)として定式化する。 我々はCPLEXソルバを用いて得られた数値解を提案し、現実的なネットワーク構成における問題のスケーラビリティを予備解析する。 調査の結果,サイト数の増加に伴ってTTS(Time-to-Solution)が著しく増加し,緊急かつ時間に敏感なシナリオにおいて重要な課題となっていることがわかった。 この問題に対処するため、解法に時間制限を課すことで近似した準最適解を生成することができる。 これらのソリューションは最適ではないが、ほとんどのケースでは接続性を維持し、リアルタイムUAV再デプロイの可能な限界内に留まる、ソリューションの品質と計算時間の間に実践的なトレードオフをもたらす。 これらの文脈における古典的解法の限界を認識し、量子コンピューティングを有望な代替手段として探求する。 具体的には、ほとんどの量子アルゴリズムに適した2次非制約バイナリ最適化(QUBO)問題として問題を再構成する。 高速な計算エミュレーションにより、量子断熱アルゴリズム(QAA)は、小規模のインスタンスを正確に解き、災害応答における大規模かつ時間クリティカルな最適化問題への量子コンピューティングの今後の応用の道を開くことができることを示す。

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