Solving Drone Routing Problems with Quantum Computing: A Hybrid Approach Combining Quantum Annealing and Gate-Based Paradigms

要約

このペーパーでは、量子コンピューティングの機能を活用することにより、実際のドローンルーティングの問題を解決するための新しいハイブリッドアプローチを紹介します。
ドローンルーティング（Q4DR）用の造影Quantumの提案方法は、フィールドで最も顕著な2つのパラダイムを統合します。EclipseQRISPプログラミング言語を介して、量子ゲートベースのコンピューティング。
d-waveシステムのデバイスによる量子アニール。
アルゴリズムは2つの異なるフェーズに分けられます。量子近似最適化アルゴリズム（QAOA）を使用して実行される初期クラスタリングフェーズと、量子アニーラーを使用するルーティングフェーズです。
Q4DRの有効性は、それぞれが非対称コスト、禁止パス、巡回充電ポイントなどの実際の制約を組み込んでいる複雑さの増加の3つのユースケースを通じて実証されています。
この研究は、量子最適化における成長する仕事に貢献し、物流とルート計画における量子コンピューティングの実用的なアプリケーションを紹介します。

要約(オリジナル)

This paper presents a novel hybrid approach to solving real-world drone routing problems by leveraging the capabilities of quantum computing. The proposed method, coined Quantum for Drone Routing (Q4DR), integrates the two most prominent paradigms in the field: quantum gate-based computing, through the Eclipse Qrisp programming language; and quantum annealers, by means of D-Wave System’s devices. The algorithm is divided into two different phases: an initial clustering phase executed using a Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA), and a routing phase employing quantum annealers. The efficacy of Q4DR is demonstrated through three use cases of increasing complexity, each incorporating real-world constraints such as asymmetric costs, forbidden paths, and itinerant charging points. This research contributes to the growing body of work in quantum optimization, showcasing the practical applications of quantum computing in logistics and route planning.

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