Quantum Swarm Orchestration (QSO) A Hybrid Quantum-Classical Framework for Real-Time Multi-Agent Coordination

Abstract (English)

Quantum Swarm Orchestration (QSO) proposes a hybrid quantum-classical framework for real-time coordination of autonomous drone fleets. As multi-agent density increases, trajectory stabilization becomes a high-dimensional combinatorial optimization problem subject to dynamic perturbations and evolving constraints. Classical optimization methods suffer from exponential configuration growth, local minima trapping, and instability under real-time recalculation demands.

This work formalizes drone swarm coordination as a dynamic cost minimization problem incorporating inter-agent proximity risk, trajectory crossing probability, and energy correction cost. We investigate the application of quantum optimization algorithms, particularly QAOA-based hybrid approaches, as an external orchestration layer capable of exploring multiple configuration states in parallel.

The proposed architecture does not require quantum hardware onboard drones. Instead, a quantum-assisted engine operates at the edge or cloud level, providing global stabilization signals to distributed agents. We outline benchmarking strategies comparing classical heuristics and hybrid quantum-classical methods in simulated multi-agent environments.

QSO demonstrates how near-t

Résumé (français)

L’Orchestration Quantique d’Essaim (QSO) propose un cadre hybride quantique-classique pour la coordination en temps réel de flottes de drones autonomes. À mesure que la densité multi-agents augmente, la stabilisation des trajectoires devient un problème d’optimisation combinatoire de grande dimension, soumis à des perturbations dynamiques et à des contraintes évolutives. Les méthodes d’optimisation classiques souffrent d’une croissance exponentielle de l’espace des configurations, de blocages dans des minima locaux et d’instabilités liées aux exigences de recalcul en temps réel.

Ce travail formalise la coordination d’un essaim de drones comme un problème dynamique de minimisation de coût intégrant le risque de proximité inter-agents, la probabilité de croisement de trajectoires et le coût énergétique des corrections. Nous étudions l’application d’algorithmes d’optimisation quantique, en particulier des approches hybrides basées sur le QAOA, en tant que couche d’orchestration externe capable d’explorer simultanément plusieurs états de configuration.

L’architecture proposée ne nécessite aucun matériel quantique embarqué à bord des drones. À la place, un moteur assisté par le quantique fonctionne au niveau edge ou cloud, fournissant des signaux globaux de stabilisation aux agents distribués. Nous présentons des stratégies de benchmarking comparant des heuristiques classiques et des méthodes hybrides quantique-classique dans des environnements multi-agents simulés.

QSO démontre comment une optimisation quantique compatible avec l’ère NISQ peut offrir des gains de performance mesurables dans des problèmes dynamiques de coordination distribuée, avec une extensibilité vers des systèmes multi-agents autonomes plus larges.