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用于组合优化的量子算法通常将约束条件编码为目标函数中的软惩罚项，相较于能利用约束条件引导搜索高质量解决方案的尖端经典方法，这种做法可能降低效率和可扩展性。尽管从根本上说，为任意问题解决这一难题具有内在复杂性，但该研究团队通过引入一种约束保持型量子绝热算法（QAA），在电信领域的具体问题——多频天线布局问题中攻克了这一挑战。为此，研究人员构建了一个量子电路来制备包含所有可行解均匀叠加的初始态，并定义了能同时保持顶点着色问题中独热编码约束和天线数量基数约束的自定义混合器。该方案可推广至具有类似约束特征的更广泛应用领域。 该团队首先将该量子算法与基础版QAA进行性能基准测试，证实其在可行性和成功概率方面的卓越表现。随后基于SPLIT框架，采用约束感知分解方法将该算法应用于涉及数百个变量的大规模问题。研究结果表明，相较于分支定界法和模拟退火等经典大规模处理方法，该算法展现出具有竞争力的性能。该工作验证了先前的论断：在工业场景中，约束感知算法对量子方法的实际高效应用具有关键作用。