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该研究团队针对区域客运网络中电力动车组（EMU）的日常周转规划展开研究，重点探讨了相同型号EMU在特定线路上可双组联挂运行的场景。基于波兰西里西亚铁路公司的运营需求，研究人员建立了以天为周期的无环混合整数线性规划模型，该模型包含车辆段平衡约束、需求驱动的座位及自行车载运量限制（这是地区运营商和当地乘客协会提出的新要求）以及简化版乘务可用性约束。该模型既能支持基准规划，也可应对客流激增时的应急处置。 通过采用列车交路与单/双组EMU运行的图-超图表示方法，该团队首先使用经典整数线性规划（ILP）求解器解决问题。随后推导出适用于量子优化的二次无约束二进制优化（QUBO）重构模型，并分别通过D-Wave Advantage系统的量子退火算法和经典量子启发式VeloxQ求解器进行评估。基于西里西亚铁路网络实际数据的计算实验（含最多404个车次和11种EMU类型）表明：ILP方法能在40分钟内获得高质量日周转计划，而当前量子及量子启发式求解器因嵌入限制和QUBO规模问题，仅能处理显著缩小的子问题（分别最多51和78个车次）。这些结果量化了基于QUBO方法的动车组周转规划当前技术边界，并为混合决策支持架构指明了方向——在该架构中，量子或量子启发式优化器仅负责经典规划框架中的局部子问题求解。