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量子人工智能是一个新兴领域，它使用量子计算来解决人工智能中的典型复杂问题。在这项工作中，我们提出了 BILP-Q，这是有史以来第一个用于解决联盟结构生成问题 (CSGP) 的通用量子方法，该问题显然是 NP 难题。具体来说，我们将 CSGP 重新表述为二次二元组合优化 (QUBO) 问题，以利用现有的量子算法（例如 QAOA）来获得最佳联盟结构。因此，我们在时间复杂度方面对所提出的量子方法和最流行的经典基线进行了比较分析。此外，我们考虑了联盟值的标准基准分布，以使用 IBM Qiskit 环境在小规模实验中测试 BILP-Q。最后，由于 QUBO 问题可以通过量子退火来解决，我们使用真正的量子退火器 (D-Wave) 对中等规模问题运行 BILP-Q。
BILP-Q：量子联盟结构生成
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