Rolling Stock Planning Using the Quantum Approximate Optimization Algorithm
Questo articolo presenta un framework ibrido divide-and-conquer che riformula la pianificazione del materiale rotabile come un problema di Maximum-Weight Independent Set e valuta il Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) sia su simulatori classici che sul dispositivo quantistico IQM Emerald, dimostrando che l'aumento delle dimensioni dei sottografi all'interno di questo approccio colma efficacemente il divario tra i metodi di soluzione approssimati ed esatti.