QUADRO: A Hybrid Quantum Optimization Framework for Drone Delivery
作者: James B. Holliday, Darren Blount, Hoang Quan Nguyen, Samee U. Khan, Khoa Luu
发布时间: 2025-04-02
来源: arxiv
研究方向: 量子优化算法在无人机物流领域的应用
主要内容
本文研究了如何利用量子计算优化无人机物流中的路径规划和调度问题，提出了QUADRO框架，结合量子近似优化算法(QAOA)和经典启发式算法，以提高无人机配送效率。
主要贡献
1. 提出了QUADRO框架，将无人机路径规划和调度问题转化为二次无约束二进制优化(QUBO)问题。
2. 设计了基于QAOA的混合量子-经典路由算法，结合了量子探索和经典验证。
3. 提出了基于对数编码的QUBO模型，提高了大规模问题的可扩展性。
4. 通过实验验证了QUADRO框架的有效性，证明了其在实际应用中的潜力。
研究方法
1. 量子近似优化算法(QAOA)
2. 经典启发式算法
3. 二次无约束二进制优化(QUBO)
4. 对数编码
5. 多起点策略
实验结果
实验结果表明，QUADRO框架在路径规划和调度方面均取得了较好的效果，与经典方法相比，具有更高的效率。
未来工作
未来工作将致力于进一步优化QAOA算法，探索量子退火等其他量子算法在无人机物流领域的应用，并结合机器学习等技术，提高QUADRO框架的鲁棒性和适应性。