本文提出了一种基于Grover搜索框架的量子算法，用于求解带时间窗的容量受限车辆路径问题（CVRPTW）。该问题在邮政服务的包裹投递或其他时间敏感型业务中经常出现。该团队借鉴了经典的“先规划路线，后划分集群”技术，在基于门的量子计算机上实现了一个受此启发的模型。量子范式能够克服这种分解方法固有的次优性。在当前NISQ（含噪中等规模量子）时代，最大的限制是可用的量子比特数量，这使得处理时间窗和容量约束变得困难。该研究引入了一种量子比特高效的、受分割启发的新建模方法，该方法相比于旅行商问题（TSP）的标准量子公式，仅增加了线性数量的决策量子比特。
