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高效纠缠态分发是实现大规模量子网络的基础性挑战。然而，最先进的解决方案往往受限于苛刻的操作假设、极高的计算复杂度以及与实用需求脱节的性能指标。为突破这些障碍，本研究通过四项关键进展解决了纠缠态分发问题：首先，基于量子通信主要用于传输私密信息的核心应用场景，该团队提出了“集成容量”(EC)这一创新指标，可明确量化纠缠态分发实现的经典保密信息传输量；其次，研究人员构建了消除传统结构限制的广义数学框架，支持纠缠交换与纯化操作的任意无约束序列组合；第三，针对由此产生的组合优化空间，该工作开发了基于动态规划(DP)的超图生成算法，摒弃了现有方法对保真度的人为量化处理，在保持精确连续保真度的同时主动剪枝次优路径；最后，这些算法被整合为CODE系统——一个为满足准实时网络响应而设计的双层编排框架。大量实验验证表明，该DP驱动架构能提供更优的经典保密信息容量，显著降低计算复杂度，成功满足动态量子网络运行所需的亚秒级严格延迟阈值。