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摘要 地球观测卫星的卫星任务规划是一个组合优化问题，包括在卫星轨道通过期间选择受约束的最佳成像请求子集以完成该子集。轨道上卫星数量的不断增长凸显了高效运行卫星的必要性，这需要在短时间内解决许多问题实例。然而，当前的经典算法通常无法找到全局最优值或执行时间过长。在这里，我们从量子计算的角度来解决这个问题，这提供了一种有前途的替代方案，可以在未来显著提高解决方案的质量或执行速度。为此，我们研究了一个具有各种复杂约束的规划问题，并讨论了为量子计算机编码它们的方法。此外，我们通过实验评估了量子退火和量子近似优化算法在现实和多样化数据集上的性能。我们的结果确定了影响方法性能的关键方面，例如图连通性和约束结构。我们探索当今量子算法和硬件的极限，为目前可以成功解决的问题提供界限，并展示解决方案如何随着复杂性的增加而退化。这项工作旨在为该领域的进一步研究奠定基础，并对当前的量子优化能力建立现实的期望。
卫星任务规划的量子优化方法
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