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多波束卫星的高吞吐量数据流调度是一个具有挑战性的NP难组合优化问题。随着问题规模扩大，混合整数线性规划和启发式调度器等传统方法往往需要在解的质量与实时可行性之间进行权衡。本研究提出一种混合量子-经典计算框架，通过将多波束时频隙分配问题转化为二次无约束二进制优化问题，提升了调度效率。该团队采用参数重缩放技术，将吞吐量最大化目标和操作约束整合为紧凑的二次无约束二进制优化模型，保持公式的可处理性。针对变分量子算法中的优化高原和崎岖损失景观等挑战，研究人员提出分层训练策略：逐步增加电路深度，同时迭代优化解。该工作在实际模拟的卫星流量工作负载下，评估了量子硬件上的解质量、运行时间和鲁棒性，并与经典方法和混合基线进行了性能对比。