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Quantum Annealing Applied to De-Conflicting Optimal Trajectories for Air Traffic Management

Stollenwerk, Tobias und O'Gorman, Bryan und Venturelli, Davide und Mandrà, Salvatore und Rodionova, Olga und Ng, Hok K. und Sridhar, Banavar und Rieffel, Eleanor G. und Biswas, Rupak (2018) Quantum Annealing Applied to De-Conflicting Optimal Trajectories for Air Traffic Management. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Seiten 1-13. IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers. doi: 10.1109/TITS.2019.2891235. ISSN 1524-9050.

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Kurzfassung

We present the mapping of a class of simplified air traffic management (ATM) problems (strategic conflict resolution) to quadratic unconstrained boolean optimization (QUBO) problems. The mapping is performed through an original representation of the conflict-resolution problem in terms of a conflict graph, where nodes of the graph represent flights and edges represent a potential conflict between flights. The representation allows a natural decomposition of a real world instance related to wind- optimal trajectories over the Atlantic ocean into smaller subproblems, that can be discretized and are amenable to be programmed in quantum annealers. In the study, we tested the new programming techniques and we benchmark the hardness of the instances using both classical solvers and the D-Wave 2X and D-Wave 2000Q quantum chip. The preliminary results show that for reasonable modeling choices the most challenging subproblems which are programmable in the current devices are solved to optimality with 99% of probability within a second of annealing time.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/117108/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Quantum Annealing Applied to De-Conflicting Optimal Trajectories for Air Traffic Management
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Stollenwerk, Tobiastobias.stollenwerk (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-5445-8082NICHT SPEZIFIZIERT
O'Gorman, BryanQuantum Artifcial Intelligence Laboratory (QuAIL), NASA Ames Research Center, Moffett Field, CA 94035NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Venturelli, DavideQuantum Artifcial Intelligence Laboratory (QuAIL), NASA Ames Research Center, Moffett Field, CA 94035NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Mandrà, SalvatoreQuantum Artifcial Intelligence Laboratory (QuAIL), NASA Ames Research Center, Moffett Field, CA 94035NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Rodionova, OlgaNASA Ames Research Center, Moffett Field, CA 94035NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Ng, Hok K.NASA Ames Research Center, Moffett Field, CA 94035NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Sridhar, BanavarNASA Ames Research Center, Moffett Field, CA 94035NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Rieffel, Eleanor G.Quantum Artifcial Intelligence Laboratory (QuAIL), NASA Ames Research Center, Moffett Field, CA 94035NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Biswas, RupakQuantum Artifcial Intelligence Laboratory (QuAIL), NASA Ames Research Center, Moffett Field, CA 94035NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2018
Erschienen in:IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
DOI:10.1109/TITS.2019.2891235
Seitenbereich:Seiten 1-13
Verlag:IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers
ISSN:1524-9050
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Computer Science - Data Structures and Algorithms, Quantum Physics, Quantum Computing
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R SY - Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Quantencomputing (alt)
Standort: Köln-Porz
Institute & Einrichtungen:Institut für Simulations- und Softwaretechnik > High Performance Computing
Hinterlegt von: Stollenwerk, Tobias
Hinterlegt am:14 Dez 2018 10:31
Letzte Änderung:23 Jul 2022 13:44

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