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申请/专利权人：安徽工业大学
摘要：本发明公开了一种求解约束优化问题的量子近似算法，属于量子计算技术领域。本发明将二次无约束的二元优化方法和量子交替算符拟设方法融合在同一量子近似优化算法框架中，利用经典的贪心算法，对带约束的优化问题进行求解，得到的近似最优解作为一个约束条件，根据约束条件重新设计编码演化算符，使得表征解的量子态演化限制在可行解范围内，并且，将约束优化问题通过添加惩罚项转化为无约束优化问题，当有解违反约束时，在目标函数中添加惩罚项，使不满足约束条件的解的期望值比满足约束条件的解要差，通过本发明方法能高效的求解约束优化问题。
主权项：1.一种求解约束优化问题的量子近似算法，其特征在于，包括以下步骤：S1：对选取的带约束的优化问题进行贪心算法求解，获得近似最优解A；S2：将近似最优解A作为一个新的约束条件重新设计编码可行解演化空间，缩小可行解演化空间，并将可行解演化空间制备成均匀叠加态|s，均匀叠加态|s为演化的初始量子态；S3：在目标函数中添加惩罚项，使得不符合约束条件的解的期望值比符合约束条件的解的期望值要差，使得约束优化问题变为无约束优化问题；S4：将初始量子态带入量子近似优化算法框架中进行演化，最终得到的哈密顿量的基态，对其测量后，即得到期望值；通过判断若期望值比集合A的长度|A|差，则近似最优解A即是问题的最优解，若期望值比集合A的长度|A|好或者等于|A|，则再带入量子近似优化算法框架中进行演化，循环直到期望值比集合A的长度|A|差，即可得到问题的最优解。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽工业大学 一种求解约束优化问题的量子近似算法
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