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摘要 — 量子计算为更快、更有效地解决大规模、现实世界的优化问题铺平了道路，而这些问题对传统计算系统来说具有挑战性。例如，选择性旅行商问题 (sTSP) 在物流优化等领域很出名，并引起了研究界越来越多的关注，然而，它被称为 NP-Hard 问题。因此，解决 sTSP 非常复杂，因为优化函数可能带有指数数量的变量，一般无法在多项式时间内解决。为此，我们提出了一个量子退火框架，用于 sTSP 的时间限制和近乎最优的解决方案，克服了近期量子设备的硬件限制。特别是，我们提出了一个有效的汉密尔顿算子 (QUBO) 来对嘈杂的中等规模量子 (NISQ) 退火器上的 sTSP 复杂决策进行编码。此外，我们在 D-Wave 2000Q 量子硬件上获得的实验结果表明，可以获得多个实例的最优解。索引术语 — 量子计算、量子退火、优化和选择性 TSP。
选择性旅行商问题的量子退火方法
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