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该研究团队针对带容量约束的车辆路径问题提出了一种全局位置着色排列编码方法。每辆K车选择互不相交的部分排列，这K个颜色层的总和构成完整的n×n排列矩阵，确保每个客户被精确分配到一个访问位置。该表征方案采用n²K个二进制决策变量，在共享排列结构上构建K个颜色层，同时通过各颜色类条目加权求和来实施车辆容量约束，无需显式负载寄存器，因而除路径变量外不消耗额外逻辑量子位。相较之下，现有许多量子编码方案需引入显式容量/负载表征并占用额外量子位。该工作设计的架构旨在结合约束增强型QAOA框架及其编码流形分析技术。基于对CVRP中量子效用需求的系统分析，研究人员开发了直接针对近期主要瓶颈——即车辆标签与显式容量约束带来的附加逻辑量子位成本——的路径优化建模方案。实验表明该方案在保持量子位高效利用的同时具有优异算法性能：在标准测试集上，端到端流程成功复现了独立验证的最优解。其可行性预言机还可作为可复用的多项式时间解码与验证原语，对量子及量子启发式路径规划流程具有独立应用价值。