Minimum Bisection Problem: Machine Learning-Based Penalty Parameter Tuning for Optimization on Quantum Annealers
تقترح هذه الورقة إطار عمل يعتمد على تعلم الآلة يقوم بضبط معيار الجزاء تلقائياً لمسألة التقسيم الثنائي الأدنى (Minimum Bisection Problem) على أجهزة التلدين الكمي، وذلك باستخدام نماذج تراجع تعزيز التدرج (Gradient Boosting Regressors) للتنبؤ بفترات الجزاء الفعالة، وتُظهر أداءً متفوقاً على الاستدلالات الكلاسيكية مثل "ميتيس" (Metis) في توليد تقسيمات متوازنة بقيم قطع أقل.