QUBO-NN：分类与自动编码QUBO矩阵

简介：
简介：QUBO-NN是一种创新算法，用于将数据转换为可由量子退火器高效解决的QUBO格式。它在分类和自动生成QUBO矩阵方面展现出卓越能力，适用于机器学习及优化问题求解。 曲波-NN项目涉及9个问题及其对应的QUBO矩阵的构建与分析。QUBO（二次无约束二进制优化）矩阵用于将各种优化问题转化为适合量子退火器（例如D-Wave QA）处理的形式，从而解决这些问题。 几个核心问题是： 1. 我们能否通过观察和研究QUBO矩阵来对不同类别的问题进行分类？ 2. 在自动编码过程中存在哪些权衡？具体来说，在不显著降低解决方案质量的前提下，我们能将这一过程推进到何种程度？ 项目文件结构如下： - nn/：包含神经网络模型。 - 问题/：针对特定优化问题（如3SAT或TSP）提供生成器和评估工具的目录。 - 曲/：此部分计划容纳一个用于处理通用QUBO矩阵的库。 - 数据集/：存放由项目中不同实验产生的数据集合。 - 模型/：保存经过训练并可用于进一步研究的模型文件。 此外，还有几个关键配置与运行脚本： - config.py: 处理项目的各种设置和参数（以json格式存储）； - main.py: 作为整个程序的主要入口点； - pipe.py: 实现了在QUBO矩阵上对神经网络进行端到端训练及测试的流程。 - Simulations.json：记录所有实验配置与结果。