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量子计算领域的持续进步激发了人们对将量子技术转化为实际应用的日益增长的兴趣。因此，研究具有实际意义的NP难问题具有重要价值。本研究探讨了变分量子本征求解器（VQE）在解决旅行商问题（TSP）时的性能，通过无噪声模拟来代表含噪中等规模量子（NISQ）设备，并采用高阶二元优化（HOBO）编码方式。该团队构建了一个具有高效二元表示的HOBO哈密顿量，并提出了一种基于循环映射的全有效状态HOBO（AVS-HOBO）方案，该方案消除了一个惩罚项，并复用了原本无效的状态。通过使用多达20个城市的TSP实例，该研究从多个角度比较了原始HOBO和AVS-HOBO编码，包括能量收敛行为以及近似比、路线长度比和可行性比。除了模拟之外，该团队还在不同设备架构的真实量子硬件上进行了计算，不仅比较了不同芯片的性能，还研究了不同纠错方法对实际量子机器的影响。结果表明，AVS-HOBO编码增强了VQE在NISQ设备上的实际可靠性，提高了其对更大规模TSP实例的可扩展性，并具有更广泛的约束量子优化问题适用性。