利用量子-经典混合元启发式算法解决现实世界中的模块化物流调度问题

该研究评估了一种量子-经典混合元启发式算法与传统经典数学规划求解器的性能,这两种方法被应用于针对自动导引车(AGV)工业调度问题的两种数学优化模型。两个模型分别为:(1)时间索引混合整数线性规划模型;(2)具有线性与二次约束条件及线性目标函数的新型二进制优化问题。实验表明优化方法对建模技术极为敏感,不同求解器需要专门适配的方法。该工作证明量子-经典混合元启发式算法能够从数学优化问题的新型建模方式中获益。此外,研究人员针对每种优化模型,对两种求解方法进行了详细的性能对比。

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