超越5G和6G服务的快速发展带来了经典优化方法无法有效应对的计算挑战，尤其是在弹性光网络（EONs）中。多目标路由与频谱分配（RSA）问题——旨在最小化阻塞概率、最大化频谱效率并减少碎片化——面临显著挑战，并且是NP难题，特别是在动态流量情况下。本文介绍了一种混合框架，结合量子与经典计算，将优化任务分为经典预处理、量子优化核心和经典后处理以及帕累托前沿管理。使用考虑阻塞、效率和二次碎片化指标的二次无约束二进制优化（QUBO）公式对RSA问题进行建模。在泊松流量条件下对NSFNET和UBN拓扑进行的模拟表明，即使在现实的噪声量子环境中，该混合方法也比传统经典启发式方法将阻塞概率降低了14%，并将碎片化改善了7.3%。缩放分析表明，大约在220个变量的关键点上，该混合策略在解决方案质量和执行时间上均优于传统的元启发式方法，强调其在当前NISQ时代的重大潜力。
Nleya等人（Sat，）研究了这个问题。