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对于诸如此类的NP硬性问题，由于解决方案空间的指数增长，通常在很大的尺度上无法获得精确的解决方案，并且经常采用启发式方法。一种针对此问题的启发式方法（不能保证找到最佳解决方案）是使用进化算法[2]。特别是遗传算法[3]是最流行的进化算法类型，通常用于组合优化问题。另一种启发式方法是使用答案集编程[4]。这是一种声明性编程的一种形式，针对这样的复杂搜索问题。文献中可以找到许多其他方法，但是到目前为止，迄今为止尚未证明适用于工业规模的问题，而决策通常会基于专家判断。因此，对空中客车和宝马是否对量子方法可能提供了一种实用方法来为诸如此类的物流问题提供最佳或近乎最佳的解决方案。
朝着高效且可持续的供应链
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