为二次约束二元优化问题学习可行量子态

量子计算方法在解决二次无约束二进制优化(QUBO)问题时表现优异,但处理二次约束二进制优化问题(QCBOs)则更具挑战性。该研究团队开发了一种变分方法,能生成满足QCBO约束条件的量子态等量叠加态。该方法通过为每个约束条件设置标志量子比特(flag qubit)来识别约束是否被违反,最终形成的等量叠加态可作为Grover搜索算法或量子近似优化算法(QAOA)等求解QUBO/QCBO问题的初始态。 在单组和双组线性不等式约束的测试中,该方法能以平均0.98的近似率(AR)生成可行解的等量叠加态。进一步将该方法用于Grover混合器量子近似优化算法(GM-QAOA)的初始态生成时,相较于随机猜测,采用约束组件的GM-QAOA测得最优解的概率显著提升。

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