Improving Feasibility in Quantum Approximate Optimization Algorithm for Vehicle Routing via Constraint-Aware Initialization and Hybrid XY-X Mixing
该论文提出了一种结合约束感知初始化与混合 XY-X 混合器的改进型量子近似优化算法框架,旨在解决车辆路径问题中可行解空间稀疏及局部约束易被破坏的难题,从而在多种模拟环境下显著提升解的可行性与质量,并预期随着量子硬件误差率的降低,其实际优势将进一步扩大。