摘要 摘要 在过去的几十年中，已经开发出了许多量子算法。阻碍这些算法广泛实施的主要障碍是可用量子计算机的量子比特规模太小。盲量子计算 (BQC) 有望通过将计算委托给量子远程设备来处理此问题。在这里，我们介绍了一种新颖的约束量子遗传算法 (CQGA)，该算法以非常低的计算复杂度选择约束目标函数（或庞大的未排序数据库）的最佳极值（最小值或最大值）。由于约束经典遗传算法 (CCGA) 收敛到最优解的速度高度依赖于最初选择的潜在解的质量水平，因此 CCGA 的启发式初始化阶段被量子阶段取代。这是通过利用约束量子优化算法 (CQOA) 和 BQC 的优势实现的。所提出的 CQGA 用作上行链路多小区大规模 MIMO 系统的嵌入式计算基础设施。该算法在考虑不同用户目标比特率类别的同时，最大化上行大规模 MIMO 的能量效率 (EE)。仿真结果表明，建议的 CQGA 通过仔细计算每个活跃用户的最佳发射功率，使用比 CCGA 更少的计算步骤，实现了能量效率的最大化。我们证明，当整体发射功率集或总体活跃用户数量增加时，与 CCGA 相比，CQGA 始终执行较少数量的生成步骤。例如，如果我们考虑将总体活跃用户数量 () 设置为 18 的场景，CQGA 会使用较少的生成步骤数（等于 6）找到最优解，而 CCGA 则需要更多的生成步骤数，达到 65。