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量子近似优化算法在数字分区问题中的应用 被引量:1
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作者 杨辉 李志强 +2 位作者 潘文杰 杨冬晗 吴希 《量子电子学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期367-377,共11页
量子近似优化算法(QAOA)是一种近似求解组合优化问题的方法,它通过反复调整电路参数,以获取问题哈密顿量的最大期望值为目的来解决问题,在组合优化问题领域具有广阔的应用前景。将QAOA应用于数字分区问题(二分区问题),通过将问题函数转... 量子近似优化算法(QAOA)是一种近似求解组合优化问题的方法,它通过反复调整电路参数,以获取问题哈密顿量的最大期望值为目的来解决问题,在组合优化问题领域具有广阔的应用前景。将QAOA应用于数字分区问题(二分区问题),通过将问题函数转换成对应的哈密顿量,构造了量子线路,采用线性近似约束优化(COBYLA)方法对电路参数进行了优化,并使用IBMQ模拟平台进行了模拟实验。研究发现量子近似优化算法在数字分区问题中有着良好的性能表现,可在多项式时间内给出问题的解,并且降低了问题的时间复杂度。 展开更多
关键词 量子计算 量子线路 数字分区 量子近似优化算法
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一种求解图分割问题的量子近似优化算法
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作者 袁志强 杨思春 +2 位作者 阮越 薛希玲 陶陶 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期2025-2036,共12页
量子近似优化算法(Quantum Approximate Optimization Algorithm,QAOA)是求解组合优化问题的算法框架,是近期最有可能展示量子计算优势的算法之一.在QAOA框架内,表征解的量子态采取的二进制编码方案导致的对称性限制了QAOA的性能.为了... 量子近似优化算法(Quantum Approximate Optimization Algorithm,QAOA)是求解组合优化问题的算法框架,是近期最有可能展示量子计算优势的算法之一.在QAOA框架内,表征解的量子态采取的二进制编码方案导致的对称性限制了QAOA的性能.为了克服这一局限性,本文受Dicke态制备算法的启发,给出了一种新的解编码方案,消除了现有编码方案中的对称性.本文还设计了新的演化算子——星图(Star Graph,SG)算子,及其对应的SG算法,给出了算法求解图分割问题时的量子电路.在IBM Q上的实验结果显示,星图算法比标准QAO算法平均约有25.3%的性能提升. 展开更多
关键词 量子近似优化算法 组合优化问题 星图算子 星图算法 图分割
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量子近似优化算法在投资组合优化中的应用 被引量:1
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作者 吴涵卿 袁淏木 +3 位作者 陈柄任 吴磊 李鑫 李晓瑜 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期642-648,共7页
讨论了量子近似优化算法(QAOA)在投资组合优化问题上的应用,而后者在离散的约束条件下是NP难的;介绍了QAOA的基本框架以及相应的投资组合优化问题的建模;阐述了数个可用于解决投资组合优化问题的QAOA方法。通过数值模拟及假设检验比较... 讨论了量子近似优化算法(QAOA)在投资组合优化问题上的应用,而后者在离散的约束条件下是NP难的;介绍了QAOA的基本框架以及相应的投资组合优化问题的建模;阐述了数个可用于解决投资组合优化问题的QAOA方法。通过数值模拟及假设检验比较这些方法与经典方法的表现,各量子算法在平均近似比上相较经典方法均有7%以上的提升。 展开更多
关键词 离散优化 投资组合优化 量子近似优化算法 量子计算
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求解整数线性规划问题的量子近似优化算法
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作者 戚晗 何婉莹 +1 位作者 邱涛 Abdullah Gani 《沈阳航空航天大学学报》 2023年第3期28-36,共9页
量子近似优化算法是一种量子经典混合算法,它可以在多项式时间内求得组合优化问题的最优解。但是在低迭代水平时,得到问题最优解的概率较低。为了应对这一挑战,基于改进的目标哈密顿量,设计了一种具有较少量子门的量子线路,简化了求解过... 量子近似优化算法是一种量子经典混合算法,它可以在多项式时间内求得组合优化问题的最优解。但是在低迭代水平时,得到问题最优解的概率较低。为了应对这一挑战,基于改进的目标哈密顿量,设计了一种具有较少量子门的量子线路,简化了求解过程,提高了求解精度。通过求解整数线性规划问题进行实验,以验证所提出解决方案的可靠性,实验部署在本源量子的pyQpanda环境中。结果表明,平均执行时间为原始时间的20.8%,概率由54.1563%提高到82.9%。 展开更多
关键词 量子计算 量子近似优化算法 整数线性规划 伊辛模型 哈密顿量
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基于硬约束热启动的量子投资组合优化算法
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作者 蔚栋敏 陈柄任 +2 位作者 陈慧 吴磊 李晓瑜 《电子科技大学学报》 北大核心 2025年第1期116-124,共9页
针对金融领域的投资组合优化问题中普遍存在的整数约束难题,提出了一种基于量子近似优化算法的新解法。该算法通过将经典算法得到的连续解编码为量子电路的初始态,从而将连续优化问题转化为离散的马科维茨模型。同时,引入硬约束来严格... 针对金融领域的投资组合优化问题中普遍存在的整数约束难题,提出了一种基于量子近似优化算法的新解法。该算法通过将经典算法得到的连续解编码为量子电路的初始态,从而将连续优化问题转化为离散的马科维茨模型。同时,引入硬约束来严格满足投资组合中的整数约束,确保解的质量。通过热启动技术,进一步提升了算法的成功率。数值模拟实验表明,该算法在求解大规模整数约束投资组合问题时,相较于传统方法具有显著的计算效率优势,且所得解的质量更优。 展开更多
关键词 量子计算 硬约束 热启动 投资组合优化 量子近似优化算法
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