盖世汽车讯 车辆路径问题是物流和供应链管理中的一项关键挑战，随着配送地点数量的增加，其计算量往往会变得难以处理，从而阻碍了高效配送网络的构建。据外媒报道，来自量子科学与技术中心（Center for Quantum Science and Technology）的Shreetam Dash、埃克塞特大学（University of Exeter）的Siksha ‘O’ Anusandhan和Shreya Banerjee以及Prasanta K. Panigrahi及其同事，展示了一种量子方法，该方法显著扩展了可解决的车辆路径问题的规模。
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该方法结合了标准量子算法和多角度量子算法，巧妙地将一个包含13个地点的车辆路径问题分解成更小、更易于管理的集群。这项创新技术不仅能够以惊人的精度识别每个集群内的最优路径，达到与经典优化方法相当的水平，而且在集群间路径规划方面也取得了优异的性能，从而突破了量子优化在实际物流挑战中的应用极限，并将解决方案的能力扩展到以往仅限于少数地点的局限。
