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城市交通管理是一个复杂的NP难问题，传统方法往往难以扩展。该研究团队提出了一种数据驱动的方法，将交通优化重新表述为二次无约束二元优化问题，同时捕捉拥堵减少和行程时间效率。该模型整合了模拟的逼真移动数据、多种路线替代方案以及通过分析得出的惩罚约束。为处理大规模网络，该工作应用Leiden聚类来保留关键拥堵模式，同时减少问题规模。对多达25,000辆车辆的基准测试表明，混合量子退火算法能够在经典求解器Gurobi的1%范围内获得接近最优的解，同时将拥堵减少高达25%。