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当今的量子云实例为用户提供了量子模拟器和实际量子比特两种选择。这些可用于设计供应链优化用例的算法，从而使零售商能够将成本节省转嫁给消费者 [10]。旅行商问题 (TSP) 是 NP 完全问题的一个例子。我们可以使用有向图来表示该问题：G =（V，E），其中 V ∈ 顶点集 E ∈ 边集目标是找出推销员访问图中的所有城市并返回家乡的最短距离。如果图中有 n 个顶点，则路径的数量随着 n 2 和复杂度 n！而呈二次增长，这使得它成为 NP 难问题。即使是包含 10 个城市的小图，也需要 100 个量子比特才能在量子计算机上求解。对于少于 50 个城市的问题，今天可以在传统计算机上求解，但是，对于大量节点，求解变得难以解决。随着量子计算机在未来十年的改进（表 1），更多的量子比特机器将能够轻松应对这些复杂的问题挑战。在本节中，我们将研究一家领先的医疗零售商在美国地区设有门店的分销网络。该图显示了使用量子算法解决 TSP 和最大切割（NP-hard）的拟议网络解决方案。经典算法将
使用 Quantum 进行智能供应链管理
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