Advertisement

QAOA_Weighted_Maxcut：运用量子近似优化算法(QAOA)求解MaxCut问题

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
简介：本文探讨了利用量子近似优化算法（QAOA）解决加权图中的最大割问题，提出了一种新颖的方法来寻找大规模复杂网络的最佳分割方案。 量子近似优化算法（QAOA）是一种用于解决组合优化问题的量子算法。Maxcut是这类问题的一个示例。在MaxCut问题中，给定一个图后，目标是在将该图分为两组时最大化这两组之间的边权重。 此代码提供了一个通用解决方案来处理加权Maxcut问题，并使用了以下项目构建： - Python版本：3.7.4 - cirq版本：0.9.1 - networkx版本：2.4 - scipy版本：1.5.2 - numpy版本：1.19.5 - matplotlib版本：3.3.2

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • QAOA_Weighted_Maxcut：运用量子近似优化算法(QAOA)求解MaxCut问题
    优质
    简介：本文探讨了利用量子近似优化算法（QAOA）解决加权图中的最大割问题，提出了一种新颖的方法来寻找大规模复杂网络的最佳分割方案。 量子近似优化算法（QAOA）是一种用于解决组合优化问题的量子算法。Maxcut是这类问题的一个示例。在MaxCut问题中，给定一个图后，目标是在将该图分为两组时最大化这两组之间的边权重。 此代码提供了一个通用解决方案来处理加权Maxcut问题，并使用了以下项目构建： - Python版本：3.7.4 - cirq版本：0.9.1 - networkx版本：2.4 - scipy版本：1.5.2 - numpy版本：1.19.5 - matplotlib版本：3.3.2
     
  • 量子近似优化算法(QAOA): Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) 的实现，用...
    优质
    简介：量子近似优化算法（QAOA）是一种利用量子计算技术解决组合优化问题的方法。本文探讨了QAOA的具体实现机制及其在处理复杂优化任务中的潜力和优势。 量子近似优化算法（QAOA）使用Qiskit解决随机图上的最大割问题的实现，请参阅QAOA_Doc.ipynb以获取详细说明。该内容待进一步编辑。
     
  • 旅行商问题：此Java程序运用遗传算法进行近似求解
    优质
    本Java程序采用遗传算法对旅行商问题进行高效近似求解，旨在探索优化路径策略，适用于物流规划与网络设计等领域。 该程序实现了一种近似（或至少找到可能的解决方案）旅行商问题 (TSP) 的遗传算法。回想一下，TSP 问题的一个实例由一组城市组成。环路是一条路径，它访问每个城市一次，然后返回路径开始的城市。TSP 问题是找到最小长度的电路。这个问题是NP难的。所以不能指望能够处理合理数量的城市。例如，25个城市的问题有超过10^25 条可能的线路。为了让您大致了解这个数字的大小，如果您有一台每秒可以检查10亿条电路的计算机，那么检查所有电路是否存在这个问题将需要超过4.91亿年的时间。 尽管如此，运行 TSP 的遗传算法解决方案是可行的（虽然不能保证给你最好的解决方案，甚至接近，但结果证明它们非常好）。添加作者版本：2014 年 4 月 15 日 编译方式为： javac -cp src/*.java
     
  • 利用粒子群优化算法求解旅行商(TSP)问题
    优质
    本研究采用粒子群优化算法解决经典的TSP问题，旨在通过改进算法参数和策略提高解决方案的质量与效率。 粒子群优化算法可以用来解决旅行商（TSP）问题，求解全国31个省会城市的一次历遍的最短距离。代码已经经过测试并可运行。
     
  • 利用Python粒子群优化算法求解TSP旅行商问题
    优质
    本研究运用Python编程语言实现粒子群优化算法，专门针对旅行商问题(TSP)进行求解，探索高效的路径规划方案。 Python代码+可视化：学习智能优化算法中的粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）来解决旅行商问题（TSP）。
     
  • 运用A*算法求解TSP问题
    优质
    本研究探讨了利用A*搜索算法解决旅行商问题(TSP)的方法，通过优化启发式函数以提高路径规划效率和准确性。 使用A*算法解决TSP问题，并用Python语言实现。在一个包含400个节点的数据集上进行了测试。
     
  • 旅行商问题的最近邻算法：利用MATLAB寻找TSP的近似最优解
    优质
    本研究探讨了运用MATLAB实现旅行商问题(TSP)的最近邻算法，旨在求解该NP难题的近似最优路径。 TSP_NN 旅行商问题 (TSP) 最近邻 (NN) 算法会根据选择的不同起点产生不同的结果。该函数可以处理多个起点，并返回最近邻路线中最好的一个，具体概括如下： 1. 推销员从每个城市出发并完成回到原点的旅程。 2. 每个城市仅被推销员访问一次。 输入参数包括： - XY (float)：N 行 2 列的城市位置矩阵，其中 N 是城市的数量 - DMAT (float)：NxN 的距离/成本矩阵 - POPSIZE（标量整数）：种群大小（应该不超过 N） - SHOWPROG（标量逻辑）：如果为真，则显示 GA 进度 - SHOWRESULT（标量逻辑）：如果为真，则显示 GA 结果 - SHOWWAITBAR（标量逻辑）：如果为真，则显示等待栏 输入注意事项： 1. 传入的结构可以包含这些字段，也可以选择性地传递任意或所有参数。
     
  • 基于C++的近代优化方法中BFGS算法求解最优问题的程序
    优质
    本程序采用C++实现BFGS算法，针对近代优化理论中的最优问题提供高效解决方案，适用于多种约束条件下的数值最优化任务。 近代优化方法中利用C++语言编写的BFGS算法求解最优问题的程序。