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最大可着色子图问题的QUBO重格式的特征。 (英语) Zbl 1508.81518号

摘要:量子器件可以用于解决约束组合优化(COPT)问题,这要归功于使用惩罚方法将COPT问题的约束嵌入到其目标中,以获得COPT的二次无约束二进制优化(QUBO)公式。然而,执行惩罚的特定方式会影响惩罚参数的值,以及获得所需QUBO重新公式所需的其他二进制变量的数量。反过来,这些因素实质上影响了量子计算机有效解决这些受限COPT问题的能力。这种效率是实现使用量子计算机比使用经典计算机更有效地解决约束COPT问题的目标的关键。沿着这些思路,我们考虑了一个重要的约束COPT问题,即最大可着色子图(M(k)CS)问题,其目的是在给定的图中找到一个具有最大基数的诱导可着色子图形。这个问题出现在频谱共享网络、超大规模集成电路设计、人类基因研究和网络安全中的信道分配中。我们推导了M(k)CS问题的两个QUBO格式,并充分刻画了QUBO公式中可以使用的惩罚参数的范围。此外,在不需要引入额外二进制变量的情况下,获得了M(k)CS问题的一个QUBO格式。为了说明获得和表征这些QUBO重新公式的好处,我们通过对D-Wave量子退火器件进行数值测试,对M(k)CS问题的不同QUBO公式进行了基准测试。这些测试还说明了使用最新的D波量子退火设备获得的数值功率。

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81第68页 量子计算
2009年第68季度 其他非经典计算模型
2012年第68季度 计算理论中的量子算法和复杂性
90C27型 组合优化
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