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题名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
阮越
薛希玲
陶陶
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机构
安徽工业大学计算机科学与技术学院
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期2025-2036,共12页
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基金
国家自然科学基金(No.61802002)
安徽省自然科学基金(No.1708085MF162,No.1908085MF212)
+1 种基金
安徽省高校自然科学重点项目(No.KJ2020A0233,No.2022AH050319)
安徽省重点研究与开发计划项目(No.201904d07020020)。
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文摘
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.
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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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Keywords
quantum approximate optimization algorithm
combinatorial optimization
star graph mixer
star graph algorithm
graph partitioning
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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