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容量车辆路径问题（CVRP）因其组合复杂性和实际重要性，成为量子优化的理想候选对象。然而，该问题的受限搜索空间给此类量子算法带来了挑战。该团队提出了一种基于量子游走的优化算法（QWOA），适用于同质或异质车队CVRP，通过在与CVRP解空间内在组合结构相吻合的乘积空间上执行连续时间量子游走，解决了这一挑战。与先前基于QWOA的公式相比，该方法将每层门复杂度从 𝒪(\(n^{3}\log n\)) 降低至 𝒪(\(n^{2}\log n\))，并支持由固定数量的经典参数生成的电路参数化调度。在客户数量 \(n=8\)、车辆数量 \(K=3\) 的实例上进行的精确态矢量模拟表明，该方法以显著更少的目标函数评估次数实现了向低成本解的更好收敛，且随着问题规模增大，这一优势更加明显。这些结果将结构化乘积空间游走确定为在受限组合空间上进行优化的有前景工具。