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最大问题是组合优化的一个基本问题，具有物流，网络设计和统计物理等不同领域的显着含义。该算法代表了平衡理论严谨性和实际可扩展性的创新方法。提出的方法使用基于格罗弗的进化框架和划分和混合原理来研究量子遗传算法（QGA）。通过将图形分配到可靠的子图中，独立优化每个图并应用图形收缩以合并解决方案，该方法利用了Maxcut的固有二进制对称性，以确保计算效率和稳健的近似性能。理论分析为算法效率建立了基础，而经验评估则提供了其有效性的定量证据。在完整图上，所提出的方法始终达到真正的最佳最大值值，超过了半芬特编程方法（SDP）方法，该方法可为较大图提供多达99.7％的最佳解决方案。在Erd˝os-r´enyi随机图上，QGA表现出竞争性能，达到了SDP结果92-96％以内的中位数解决方案。这些结果展示了QGA框架提供竞争解决方案的潜力，即使在启发式约束下，也证明了其对量子硬件的可伸缩性的承诺。
最大问题的量子遗传算法框架
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