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龍圖騰網(wǎng)恭喜安徽大學(xué)申請(qǐng)的專利基于量子近似優(yōu)化算法的圖最大分割方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN117273155B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-06發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202311252233.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N10/20；該發(fā)明授權(quán)基于量子近似優(yōu)化算法的圖最大分割方法及系統(tǒng)是由徐祖雨;蔡彭年;沈康;胡源銘;楊濤;楊菲設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-09-26向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于量子近似優(yōu)化算法的圖最大分割方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開一種基于量子近似優(yōu)化算法的圖最大分割方法及系統(tǒng)，方法包括將路網(wǎng)的每個(gè)路口作為一個(gè)節(jié)點(diǎn)，并利用邊概率表示路口之間的連通關(guān)系，構(gòu)建圖；根據(jù)圖生成p層QAOA電路；S在p＝1時(shí)，使用第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)QAOA電路第一層的初始變分參數(shù)；在p＝2時(shí)，基于第一層的初始變分參數(shù)，采用第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)QAOA電路第一層和第二層的初始變分參數(shù)；在p≥3時(shí)，利用電路第一層和第二層的初始變分參數(shù)，并從第三層開始采用線性差值算法，在當(dāng)前層前一層的初始變分參數(shù)的基礎(chǔ)上加上其前兩層之間參數(shù)的差值，作為當(dāng)前層的初始變分參數(shù)；基于電路各層的初始變分參數(shù)運(yùn)行QAOA電路，得到路網(wǎng)劃分近似解；本發(fā)明在處理路網(wǎng)圖最大分割問題上獲得了良好的近似比。

本發(fā)明授權(quán)基于量子近似優(yōu)化算法的圖最大分割方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于量子近似優(yōu)化算法的圖最大分割方法，其特征在于，所述方法包括：S1、將路網(wǎng)的每個(gè)路口作為一個(gè)節(jié)點(diǎn)，并利用邊概率表示路口之間的連通關(guān)系，構(gòu)建-Rényi圖；S2、根據(jù)所述-Rényi圖，生成p層QAOA電路；S3、在p＝1時(shí)，使用第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)所述QAOA電路第一層的初始變分參數(shù)；S4、在p＝2時(shí)，執(zhí)行步驟S3計(jì)算電路第一層的初始變分參數(shù)，并基于第一層的初始變分參數(shù)，采用第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)所述QAOA電路第一層和第二層的初始變分參數(shù)；S5、在p≥3時(shí)，執(zhí)行步驟S3-S4計(jì)算電路第一層和第二層的初始變分參數(shù)，并從第三層開始采用線性差值算法，在當(dāng)前層前一層的初始變分參數(shù)的基礎(chǔ)上加上其前兩層之間參數(shù)的差值，作為當(dāng)前層的初始變分參數(shù)；S6、基于電路各層的初始變分參數(shù)運(yùn)行所述QAOA電路，得到路網(wǎng)劃分近似解。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人安徽大學(xué)，其通訊地址為：230601 安徽省合肥市經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū)九龍路111號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。