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题名遗传启发映射策略在量子电路优化中的应用
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作者
韩子傲
李晖
卢凯
刘述娟
鞠明媚
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机构
哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院
黑龙江省电子商务与信息处理重点实验室
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出处
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第5期94-103,共10页
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基金
黑龙江省自然科学基金(LH2022F035)
黑龙江省普通本科高等学校青年创新人才培养计划(UNPYSCT-2020212)
哈尔滨商业大学“青年科研创新人才”培育计划(2023-KYYWF-0983)。
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文摘
现行的量子位映射策略大多是确定性的,导致生成的量子电路映射缺乏多样性,难以在质量和多样性之间取得平衡,且无法灵活适应不同的量子计算任务。基于此,设计了一种基于遗传启发的量子电路映射策略(geneticinspired quantum circuit mapping strategy,GQCMS)。该策略引入了多样化的交叉和突变操作,通过在更广阔的解空间中进行搜索,使得算法执行过程中不断生成多样化的候选解,避免陷入局部最优解,从而增加找到全局最优解的机会,提高了电路映射的整体质量。此外,为了克服传统映射策略中常见的量子比特距离较远导致的SWAP操作频繁问题,提出了一种基于邻近门的初始化方法,通过优先考虑最近邻量子位,减少需要进行SWAP操作的次数,降低电路的复杂性,缩短映射过程中的计算时间。实验结果表明,GQCMS在t|ket>和Qiskit编译器中的表现显著优于2QAN,分别平均减少了44.8%和62.5%的SWAP门数量,并在t|ket>中平均减少了42.9%的映射运行时间。
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关键词
量子电路
量子位映射
遗传算法
遗传启发量子电路映射策略
适应度函数
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Keywords
quantum circuit
qubit mapping
genetic algorithm
genetic-inspired quantum circuit mapping strategy(GQCMS)
fitness function
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分类号
TP302.2
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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