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摘要 - 提出了一种新颖的量子启发算法估计（QIEDA）来解决旅行推销员问题（TSP）。QIEDA使用W状态量子电路的修改版本在算法运行时采样新解决方案。将算法行为与其他基于人群的其他算法进行比较。QIEDA收敛速度比其他算法快，并且所获得的溶液随着问题的大小增加而改善。此外，我们表明量子噪声增强了对最佳解决方案的搜索。因为量子计算机彼此不同，部分原因是分布量子位的拓扑，因此分析了在不同拓扑中执行QIEDA的计算成本，并为使用Qieda求解的TSP提出了理想的拓扑结构。索引术语 - Quantum计算，量子机学习，旅行推销员问题，分销算法算法
量子启发的分销算法估算以解决旅行推销员问题
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