量子科技中心_量科网

本论文针对双目标旅行小偷问题（BI-TTP）——一个需要同时优化旅行成本与物品收益的复杂多目标优化问题展开研究。由于路径规划与物品装载决策间存在强耦合性，加之问题固有的复杂性和大规模特性，传统方法常面临严重的可扩展性挑战，使得经典计算方案日益失效。为此，该研究团队提出了一种融合量子退火（QA）与ε-约束法的先进混合方法：首先通过可调节的ε水平（在预设上下界范围内确定）将双目标问题转化为单目标形式；所得子问题包含分式项之和，研究通过辅助变量将其重构为等效形式；随后将该等效公式转化为可直接通过量子退火求解器处理的二次无约束二进制优化（QUBO）模型；量子退火器获得的解再经由定制启发式算法进行精细化处理以提升整体性能。通过灵活选择ε参数，该方法能有效捕捉宽广的帕累托前沿，增强解多样性。基准测试表明，所提方法在时间效率上优于基线方案，实现了双目标的良好平衡。