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机车车辆调度是铁路管理中一项复杂的优化问题，涉及将物理列车分配给预定行程，同时最小化运营成本。本研究针对该问题的一个具体实例展开，该实例包含两天内190趟行程，并受到强制维护停靠等约束条件的限制。研究将该问题重新表述为图上的最大权重独立集问题，其中节点代表可行的列车循环。为应对庞大搜索空间带来的计算复杂性，提出了一种混合分治算法。该方法通过迭代选择子图，并利用多种求解器（包括精确经典方法及量子近似优化算法）解决最大权重独立集问题。研究通过比较这些方法并分析其随子图规模的扩展性来评估算法性能，其中量子近似优化算法通过经典模拟及量子设备（IQM Emerald）执行进行评估。结果表明，增大子图规模通常能提升解的质量，证明该混合框架能有效衔接多项式时间近似求解器与指数时间精确方法之间的差距。