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该团队提出了一种创新的共享交通方法——“破风即服务”（Windbreaking-as-a-Service, WaaS），其中较大的“破风车”为“冲浪车”提供空气动力学庇护，从而减少阻力和燃料消耗。为解决WaaS中出现的大规模匹配和分配问题，研究团队提出了QUEST（量子增强型共享交通）。具体而言，研究人员将破风车与冲浪车的配对问题——受时间、速度和车辆类别约束——表述为一个混合整数二次规划问题（MIQP）。针对单段原型，该工作通过匈牙利算法、基于Gurobi的求解器以及二进制向量的暴力枚举，对解决方案进行了经典验证。随后，研究人员将该问题编码为二次无约束二进制优化（QUBO）问题，并将其映射到伊辛哈密顿量，从而能够使用量子近似优化算法（QAOA）以及其他量子和经典退火技术。该团队的量子实现成功恢复了经典方法确定的最优分配，验证了QUEST流程在受控原型中的有效性。尽管QAOA和其他量子启发式算法无法保证解决根本的复杂性障碍，但该研究展示了如何将WaaS问题系统地转化为量子就绪模型，并为解决多段场景问题以及在大规模共享交通实例中潜在利用量子优势奠定了基础。