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量子退火算法通过利用绝热量子系统原理近似解决组合优化问题。该方法使系统的哈密顿量从初始通用状态演化为针对特定问题的状态。本研究提出多任务量子退火（MTQA）方法，通过将多个优化问题嵌入量子硬件的空间分隔区域实现并行处理。研究人员采用最小顶点覆盖问题（MVCP）和图分割问题（GPP）这两个NP难问题对MTQA进行评估。这种并行方法通过同时利用闲置量子比特，优化了量子资源利用率。研究结果表明，MTQA获得的解质量与单问题量子退火及经典模拟退火（SA）相当，同时显著缩短了解题时间（TTS）指标。本征谱分析从理论上进一步支持了以下假设：并行嵌入能保持量子相干性，且通过高效利用现有量子硬件（如量子比特和耦合器）不会增加计算复杂度。MTQA实现了量子退火中的高效多任务处理，优化了硬件利用率并提高了并行任务的吞吐量，在实际应用中展示了处理高达100节点问题的性能表现。