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为突破经典路径规划方案在求解NP问题时存在的瓶颈，并解决当前主流量子路径规划框架在含噪声中等规模量子（NISQ）时代面临的困境，该研究尝试构建基于并行量子近似优化算法（QAOA）架构的量子路径规划解决方案。具体而言，将网格路径规划问题映射为寻找量子能量最低态的问题，构建两条并行QAOA电路分别执行连通性能量计算和路径能量计算两个求解过程，采用经典算法筛选掉连通性能量的不合理解，最终通过合并两条并行电路的计算结果获得路径规划问题的近似最优解。研究结果表明：通过设置合适的筛选参数，可有效滤除出现概率极低的位置点对应量子态，从而增大目标量子态的获取概率；即使当电路层数p仅为1时，仍可借助筛选器的关键作用找到最优路径编码组合的理论解；与串行电路相比，并行电路展现出显著优势——能以最高概率找到最优可行路径编码组合。