Optimizing resource allocation in precision farming using quantum enhanced algorithms and quantum sensor networks

doi:10.1186/s13677-025-00769-2

Optimizing resource allocation in precision farming using quantum enhanced algorithms and quantum sensor networks

2025-09-24

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AI

Abdul Khader Jilani Saudagar

DOI：10.1186/s13677-025-00769-2

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本研究提出QYieldOpt，一种用于精准农业实时资源优化的混合量子-经典框架，集成了量子近似优化算法（QAOA-R）、量子梯度分配优化器（QGAO）以及用于传感器反馈校准的量子算法（QSFC）。本研究中呈现的所有结果均基于使用真实农业数据集和量子电路模拟器进行的仿真实验。针对动态、多约束农业环境中的经典局限性，该系统利用量子计算的并行性和量子传感器网络（QSNs）的超高灵敏度环境监测。QAOA-R通过成本哈密顿量优化解决离散资源分配（灌溉阀开关决策），在仿真中实现89%的水资源利用率和8492 kg产量。QGAO通过量子增强的梯度下降优化连续变量（肥料用量），采用增广惩罚效用函数将资源浪费减少30%。QSFC通过量子传感器数据动态校准效用参数$$\:{a}_{i},\:{b}_{i}$$，将土壤湿度等变量编码为旋转门$$\:{R}_{y}$$（ $$\:\pi\:{s}_{ij}$$ ），光谱误差小于2%。该框架的闭环架构可利用实时QSN反馈实现每15–30分钟自适应调整。通过仿真对经典模型（LP、GA、PSO、RL）进行的经验验证表明，其性能更优，产量提升12–18%，资源节约22%，100个区域的农场收敛时间为4.3 s。在20%传感器噪声条件下，QYieldOpt保持鲁棒性（R² = 0.919），在精度（MAE：5.41 kg/区域）和可扩展性（250个区域耗时10.6 s）方面均优于经典基准。通过统一量子优化与高精度传感，本研究通过节能资源管理推进了可持续农业，并在模拟和混合模拟云-边缘环境中得到验证。模块化设计确保与现有IoT系统的理论兼容性，而田间试验对于建立气候韧性农业的实践可行性至关重要。随着量子硬件的成熟，QYieldOpt为未来全球粮食安全挑战提供自主且可扩展的解决方案铺平了道路。

Keyword:

Quantum computing

Precision agriculture

Resource optimization

Quantum sensor networks (QSNs)

Quantum approximate optimization algorithm (QAOA)

Quantum gradient allocation optimizer (QGAO)

Optimizing resource allocation in precision farming using quantum enhanced algorithms and quantum sensor networks

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