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Das Problem des Reiseverkäufers (TSP) ist eines der am häufigsten verwendeten NP-schweren Probleme in der Informatik, um die Effektivität von Rechenmodellen und Hardwareplattformen zu untersuchen. In dieser Hinsicht wird es auch intensiv als Mittel genutzt, um die Durchführbarkeit des Quantencomputing-Paradigmas für diese Problematik zu erforschen. In diesem Papier nähern wir uns dem TSP mit dem Ansatz des Quantennäherungsoptimierungsalgorithmus (QAOA), indem wir es als Optimierungsproblem formulieren. Durch die Annahme einer verbesserten Qubit-Codierungsstrategie und eines schichtweisen Lernoptimierungsprotokolls präsentieren wir numerische Ergebnisse, die durch den gate-basierten digitalen Quanten-Simulator gewonnen wurden, der sich speziell an TSP-Fälle mit 3, 4 und 5 Städten richtet. Wir konzentrieren uns auf die Bewertungen von drei unterschiedlichen QAOA-Mischerdesigns und betrachten ihre Leistungen in Bezug auf numerische Genauigkeit und Optimierungskosten. Bemerkenswerterweise stellen wir fest, dass ein gut ausgeglichener QAOA-Mischerdesign langfristig mehrversprechendes Potenzial für gate-basierte Simulatoren und realistische Quantenendgeräte zeigt, eine Beobachtung, die durch unsere Simulationen des Rauschmodells weiter gestützt wird. Darüber hinaus untersuchen wir die Empfindlichkeit der Simulationen gegenüber dem TSP-Graphen. Insgesamt zeigen unsere Simulationsergebnisse, dass die digitale Quanten-Simulation des probleminspirierten Ansatzes ein erfolgreicher Kandidat zur Findung optimaler TSP-Lösungen ist.
Qian et al. (Mon,) haben diese Frage untersucht.