量子树生成器提升背包问题的 QAOA 最先进性能
量子物理
2026-01-12 v2
摘要
本文提出了一种针对量子近似优化算法（QAOA）的新方法，专门针对背包问题。我们将最近提出的量子树生成器作为背包问题所有可行解的高效态制备电路，与 Grover-mixer QAOA 框架相结合，构成了振幅放大-混合 QAOA（AAM-QAOA）的首个代表。在最多包含 20 个物品的困难基准集上，我们展示了该方法相较于当前最先进的 Copula-QAOA 的性能提升。然而，对于更大的实例规模，至少在考虑到的电路深度下，两种方法均未能提供优于按价值-重量比降序贪心打包的结果。然而，对于足够高的电路深度，我们可以证明 AAM-QAOA 最终将能够采样到最优解。
引用
@article{arxiv.2411.00518,
title = {Quantum tree generator improves QAOA state-of-the-art for the knapsack problem},
author = {Paul Christiansen and Lennart Binkowski and Debora Ramacciotti and Sören Wilkening},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.00518},
year = {2026}
}
备注
Accepted at QCE25; added IEEE copyright statement, detailed resource estimation