通过嵌入更大子问题改进 D-Wave 量子退火机的解

量子退火是一种求解组合优化问题的启发式算法，D-Wave Systems Inc. 已开发出该算法的硬件实现。然而，由于可用量子比特数量有限，通常无法嵌入大规模问题的所有逻辑变量。为处理大规模问题，qbsolv 被提出作为一种将原始大问题划分为可嵌入 D-Wave 量子退火机的子问题的方法，随后利用量子退火机迭代优化这些子问题。在该迭代求解器中，子问题中的多个逻辑变量被同时更新，我们期望通过这种方法获得优于传统局部搜索算法的解。尽管在该方案中嵌入大型子问题对提高解的精度至关重要，但 qbsolv 中的子问题规模较小，因为即使对于稀疏问题图，子问题也基本通过使用完全图的嵌入来嵌入。这意味着 D-Wave 量子退火机的资源未被高效利用。本文中，我们提出一种用于嵌入更大子问题的快速算法，并表明通过嵌入更大子问题可高效获得更优解。