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实现分布式量子计算架构对于提升计算规模至关重要。该架构的核心组件是调度器，其负责协调短程量子网络中的操作，以实现量子处理器（QPU）间必要的非局域纠缠门运算。制定最短完工时间的调度方案尤为重要，这在资源受限网络中取决于资源的高效利用。本研究对比了两种求解最短完工时间优化问题的方法：基于资源受限项目调度（RCPSP）框架的解决方案与基于贪婪启发式算法的方案。 其工作流程如下：首先将计算线路分区并分配给不同QPU，在保证各QPU量子比特负载近乎均匀的同时，最小化跨分区非局域纠缠门数量（可通过METIS求解器等工具实现）；其次识别分区间的非局域纠缠门需求，将其映射为QPUs间建立必要纠缠的网络操作序列；最后通过调度使完工时间最小化。 作为案例研究，该团队在由量子交换机（中心枢纽）和有限量子比特资源的QPUs（分支节点）构成的星型网络架构中，分析了小规模量子傅里叶变换算法的实现。结果表明：在某个测试案例中，RCPSP方法的性能优于贪婪启发式算法；而在另一案例中两者表现相当。这些发现既验证了RCPSP框架的有效性，也凸显了贪婪启发式算法的实用价值。