近年来，量子计算在组合优化领域的应用日益受到关注，各类量子优化算法层出不穷。然而，由于现阶段量子硬件的局限性，如何充分利用已有的经典计算能力来增强量子优化算法的表现，成为当前研究的重要方向。基于此，微算法科技(NASDAQ:MLGO)开发了一种经典增强量子优化算法(CBQOA, Classical Boosted Quantum Optimization Algorithm)的创新技术。该算法结合了经典计算的强大搜索能力和量子计算的并行计算特性，在不修改成本函数的情况下有效解决了约束优化问题，同时保证量子态的演化始终限制在可行子空间内，为组合优化问题提供了更高效的求解方案。
组合优化问题广泛存在于实际应用中，如投资组合优化、物流调度、网络路由、蛋白质折叠问题等。近年来，量子计算被认为是解决这些复杂优化问题的重要工具，其中包括量子近似优化算法(QAOA, Quantum Approximate Optimization Algorithm)、变分量子本征求解器(VQE, Variational Quantum Eigensolver)等启发式算法。然而，这些算法在处理约束优化问题时往往存在显著挑战：
比如，经典优化问题通常包含大量约束，标准的量子优化算法需要通过修改成本函数来间接引入约束，这导致求解复杂度急剧上升。此外，现有量子算法难以保证优化搜索始终在可行解空间内，导致计算资源的浪费和非物理解的出现。经典优化技术经过多年发展，已具备极强的求解能力，如何结合经典计算和量子计算的优势成为关键问题。微算法科技CBQOA通过整合经典优化算法的高效搜索能力与量子计算的全局搜索特性，在组合优化领域开辟了一条新的道路。
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