Benchmarking Quantum Annealing for a Greenhouse-Inspired Control QUBO
QUSMOS
针对温室启发式二进制加热器调度QUBO问题，通过物理解码评估经典模拟退火、路径积分模拟量子退火和D-Wave量子退火工作流的性能，未发现量子优势但提供了可重复的基准。
2026-05-26 hep-th quant-ph
Quantum Graph Optimization Algorithm
针对 QUBO 问题，提出融合消息传递机制的变分量子图优化算法，在资源效率、求解精度和可扩展性上优于 QAOA 及相关量子图神经网络。
2024-04-09 quant-ph
Thermodynamic significance of QUBO encoding on quantum annealers
University of Massachusetts, Boston（马萨诸塞大学波士顿分校）；University of Maryland, Baltimore County（马里兰大学巴尔的摩县分校）；Quantum Science Institute, University of Maryland, Baltimore County（马里兰大学巴尔的摩县分校量子科学研究所）；Universität Tübingen（蒂宾根大学）；Forschungszentrum Jülich（于利希研究中心）；Polish Academy of Sciences（波兰科学院）
本文通过研究作业车间调度问题的QUBO编码参数空间，发现惩罚权重影响计算硬度和热力学耗散，提出将QUBO惩罚视为热力学控制旋钮并设计热力学感知的编码策略。
2026-01-07 quant-ph
Digital Annealer-Assisted CNOT Oriented Quantum Circuit Transpilation with Integrated QUBO Mapping and Routing
Keio University（庆应义塾大学）；University College London（伦敦大学学院）
本文提出利用数字退火进行精度优先的量子电路编译，通过混合策略和全退火策略实现CNOT门数减少，提升近量子硬件的实用性。
2026-09-01 quant-ph
Toward Quantum-Optimized Flow Scheduling in Multi-Beam Digital Satellites
Michigan State University（密歇根州立大学）；U.S. Naval Research Laboratory（美国海军研究实验室）
本文提出混合量子经典框架，将多波束卫星调度问题转化为QUBO问题，通过分层训练策略提升调度效率与鲁棒性。
2026-02-28 cs.ET cs.NI quant-ph
LLM-QUBO: An End-to-End Framework for Automated QUBO Transformation from Natural Language Problem Descriptions
针对量子退火求解NP难组合优化时QUBO转换依赖人工、硬件扩展性不足的问题，提出LLM-QUBO框架，通过LLM自动将自然语言问题转为结构化数学表示，结合混合量子-经典Benders分解法，验证了正确性与扩展性，搭建了经典AI与量子计算的协同桥梁。
2025-08-27 cs.LG quant-ph
Optimal Control of Traffic Signals using Quantum Annealing
二次无约束二进制优化（QUBO）是一种用于描述和解决一类组合优化问题的数学形式。由于它们与统计力学中铁磁性的二维伊辛模型的天然等价性，来自QUBO类的问题可以在量子退火硬件上解决。在本文中，我们报告了一个QUBO格式的问题的最优控制的时间依赖的交通信号在人工网格结构的道路网络，以缓解交通流量，并使用D-Wave系统的量子退火来解决它。由于目前的D-Wave退火器有有限的量子位数和有限的量子位之间的连接，我们采用混合（经典/量子）的方法来解决这个问题。由于交通流是一个连续的和不断发展的现象，我们解决这个时间依赖性的问题，采用工作流周期性地生成和解决多个问题实例。
2020-11-07 quant-ph
Exploring Airline Gate-Scheduling Optimization Using Quantum Computers
研究了量子计算技术在航空公司机位调度二次分配问题（QAP）中的应用。我们探讨的量子计算的硬件架构和软件环境，这些类型的问题移植到量子计算机的经典版本。讨论了二次无约束二元优化问题的变分量子本征求解器和空间有效图着色问题。使用IBM量子计算模拟器和27量子比特超导transmon IBM量子计算硬件平台，通过8门和24飞行测试用例测试这些增强的量子计算算法。
2021-11-18 cs.CC quant-ph
A case study in programming a quantum annealer for hard operational planning problems
我们报告的一个案例研究编程的早期量子退火攻击优化问题的运营规划。虽然一些研究已经研究了量子退火机在其体系结构固有问题上的性能，其他研究也研究了来自应用领域的选择问题的性能，但我们的研究是量子退火机在实际领域的参数化硬问题家族上的性能的首批研究之一。我们探讨了两种不同的一般映射的规划问题的二次无约束二元优化（QUBO）问题，并将其应用到两个参数化的家庭规划问题，导航型和导航型。我们还研究了两个更紧凑，但问题类型的具体，映射到QUBO，一个导航型规划问题和一个导航型规划问题。我们研究嵌入属性和参数设置，并检查它们的效率与量子退火解决这些问题的效果。从这些结果中，我们得到的见解有用的编程和设计未来的量子退火：问题的选择，使用的映射，嵌入的属性，和退火配置文件都很重要，每个显着影响性能。
2014-07-10 quant-ph
Coordinated optimization of departure sequencing and section-track allocation in railway short-term concentrated departure scenarios based on qubo and hybrid quantum algorithms
School of Transportation Engineering（交通运输工程学院）
针对铁路短期集中发车场景，提出基于QUBO模型与仿真评估的协同优化框架，混合量子算法在动态条件下综合成本降低4.28%-26.26%，总延误减少4.37%-24.25%。
2026-06-04 cs.AI quant-ph
Hybrid Heuristic Algorithms for Adiabatic Quantum Machine Learning Models
针对AQML训练中大规模QUBO求解成本高的问题，本文提出融入r-flip策略的混合启发式算法，并通过基准与大型实例验证其在解质量、效率和计算成本上优于标准MSTS。
2025-05-14 cs.LG quant-ph
Encoding Matters: Benchmarking Binary and D-ary Representations for Quantum Combinatorial Optimization
School of Computing and Information Systems, the University of Melbourne（墨尔本大学计算与信息学院）；CSIRO Clayton（CSIRO克莱顿研究中心）
本研究提出QUDO作为量子组合优化的替代方法，通过直接编码决策变量在高维希尔伯特空间中，实现了结构约束的自然捕捉，并在近似比和计算开销上优于二进制QUBO。
2026-02-07 quant-ph
Cyber Risk Scoring with QUBO: A Quantum and Hybrid Benchmark Study
Assicurazioni Generali S.p.A.（忠利保险）；Rewrite Technology；F3RM1 Foundation（F3RM1基金会）
本文提出基于QUBO的网络风险评估方法，通过混合量子-经典求解器在大规模网络中展现优势，为复杂IT基础设施的风险管理提供新思路。
2026-04-21 cs.CR quant-ph
A framework to evaluate the performance of Variational Quantum Algorithms
Innovation Hub PricewaterhouseCoopers（普华永道创新枢纽）
本文提出了一种评估变分量子算法性能的框架，通过可行性、质量和可重复性指标，结合质量图和香农熵，实现对QUBO问题的系统性基准测试和自适应算法选择。
2026-01-21 quant-ph
Qurator: Scheduling Hybrid Quantum-Classical Workflows Across Heterogeneous Cloud Providers
Indiana University Bloomington（印第安纳大学布鲁明顿分校）；University of Notre Dame（圣母大学）
Qurator通过联合优化队列时间和电路保真度，解决量子云调度挑战，利用动态DAG模型和统一的对数成功率评分，实现高效调度。
2026-10-27 cs.OS quant-ph
Kubernetes-Orchestrated Hybrid Quantum-Classical Workflows
Barcelona Supercomputing Center (BSC)（巴塞罗那超级计算中心）；Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)（加泰罗尼亚理工大学）；European Organisation for Nuclear Research (CERN)（欧洲核子研究组织）
本文提出基于Kubernetes的混合量子-经典工作流框架，实现多阶段工作流的动态调度，展示分布式量子电路切割的证明概念，体现云原生环境下可扩展的混合计算潜力。
2026-03-25 cs.ET quant-ph
Three ways to share a QPU: Scheduling strategies for hybrid Quantum-HPC applications
Politecnico di Torino（都灵理工大学）；LINKS Foundation（LINKS基金会）；E4 Computer Engineering SpA（E4计算机工程股份有限公司）；Barcelona Supercomputing Center (BSC)（巴塞罗那超级计算中心）；Università di Torino（都灵大学）；CINECA；Università di Bologna（博洛尼亚大学）；Dipartimento di Fisica e Astronomia ”G. Galilei”, Università di Padova（帕多瓦大学伽利略物理与天文系）；Istituto Nazionale di Fisica Nucleare (INFN)（意大利国家核物理研究所）
本文探讨了三种混合量子-高性能计算应用的调度策略，通过实验验证了时间基于多路复用、动态资源管理及工作流分解在不同工作负载场景下的有效性，优化了资源利用率并提升了量子处理单元的利用效率。
2026-07-14 quant-ph
Solving Distributed Flexible Job Shop Scheduling Problems in the Wool Textile Industry with Quantum Annealing
本文利用量子退火解决羊毛纺织行业中的分布式柔性作业车间调度问题，通过优化模型参数提升解决方案质量。
2026-01-14 cs.ET quant-ph
QTIS: A QAOA-Based Quantum Time Interval Scheduler
Universidad de Málaga（马拉加大学）
提出一种基于QAOA的量子时间间隔调度器（QTIS），通过辅助量子电路检测并惩罚重叠任务，将调度问题转化为QUBO模型，并采用分离参数策略优化哈密顿量，实现固定时间窗口任务的高效调度。
2025-11-19 cs.ET quant-ph
Solve Crude Oil Scheduling Problems by Using Quantum-Classical Hybrid Algorithms
Petrochina (BEIJING) Digital Intelligence Research Institute CO., LTD（中石油（北京）数字智能研究院有限公司）；Center for Quantum Information, IIIS, Tsinghua University（清华大学交叉信息研究院量子信息中心）；Huayi Boao (Beijing) Quantum Technology Co., Ltd.（华义博奥（北京）量子科技有限公司）
本文提出量子-经典混合框架解决原油调度的NP难问题，通过Benders分解分离整数规划与连续优化，利用量子计算提升搜索效率，实验显示在成本和速度上优于传统启发式方法。
2026-04-29 math.OC quant-ph
Quantum and classical approaches to the optimization of highway platooning: the two-vehicle matching problem
Volkswagen AG（大众汽车）；RWTH Aachen University（亚琛工业大学）；BarcelonaTech (UPC)（加泰罗尼亚理工大学）
本文通过QUBO框架研究经典和量子启发式算法在高速公路编队优化中的应用，探讨其在解决两车匹配问题中的方法与贡献。
2026-03-19 cs.ET physics.app-ph quant-ph
Folding lattice proteins confined on minimal grids using a quantum-inspired encoding
针对最小网格上受限晶格蛋白的最低能量求解难题，将其转化为QUBO问题，验证了经典模拟退火和D-Wave混合量子-经典退火可快速稳定求解链长48的问题，对比了线性/二次规划方法的局限并以穷举精确结果为基准。
2025-10-02 cond-mat.soft physics.bio-ph q-bio.BM
End-to-End Portfolio Optimization with Quantum Annealing
Qkrishi Quantum Pvt Ltd（Qkrishi量子私人有限公司）；University of Massachusetts, Boston（马萨诸塞大学波士顿分校）；Stony Brook University（石溪大学）；North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学）
本文提出一种结合量子退火与经典优化的端到端投资组合优化方法，实证比较其与基金经理和指数的表现，展示量子辅助选择与经典分配在现实中的应用。
2025-12-17 econ.GN math.OC q-fin.EC
Constraint-Aware Quantum Optimization of Defect Configurations in Doped ZrO2: XY-Mixer QAOA and Grover Adaptive Search
Materials & Process Engineering Division, Pratt & Whitney, An RTX Business（材料与工艺工程部，普拉特·惠特尼，RTX旗下企业）
针对掺杂ZrO2热障涂层材料中的成分-缺陷搜索问题，开发了端到端的约束感知量子优化工作流，通过QUBO代理模型和两种量子路径（XY混合器QAOA和容错Grover自适应搜索）实现高效搜索，其中QAOA在深度p=3时将86%的概率质量集中在MACE最优值1 meV内。
2026-06-25 cond-mat.mtrl-sci quant-ph
Q-IRIS: The Evolution of the IRIS Task-Based Runtime to Enable Classical-Quantum Workflows
Oak Ridge National Laboratory（橡树岭国家实验室）
Q-IRIS通过集成IRIS与XACC框架，实现了经典-量子工作流的协同执行，并展示了量子电路切割对模拟器性能的提升。
2025-12-15 cs.DC quant-ph
MiqroForge: An Intelligent Workflow Platform for Quantum-Enhanced Computational Chemistry
本文提出智能跨尺度平台MiqroForge，通过集成量子计算能力，结合AI驱动的动态资源调度与可视化界面，降低入门门槛并优化计算效率，促进经典与量子计算领域的协作。
2025-08-11 physics.chem-ph physics.comp-ph quant-ph
Classical and Quantum Solvers for Joint Network/Servers Power Optimization
电信和ICT领域正在经历的数字化转型正在给电信运营商带来一些新的挑战。这些挑战需要解决复杂的问题，例如：数据中心中虚拟/真实资源的规模和调度;自动化网络流程的实时管理/控制和编排;优化能源消耗;以及整体确保网络和服务稳定性。由于计算效率的原因，这些问题通常用找到次优解的方法和算法来解决。在这项工作中，我们考虑一个虚拟数据中心的情况下，虚拟机整合必须与联合最小化网络/服务器的功耗进行。对于这种情况下，我们提供了一个ILP模型，等效的二进制模型和步骤的等效的二次无约束二进制优化（QUBO）模型，适合于通过量子优化算法来解决。最后，我们从理论的角度比较了经典和量子求解器的计算复杂性。
2022-05-02 cs.NI quant-ph
An Optimization Case Study for solving a Transport Robot Scheduling Problem on Quantum-Hybrid and Quantum-Inspired Hardware
Fraunhofer ITWM（弗劳恩霍夫信息技术与数学研究所）；BASF Digital Solutions GmbH（巴斯夫数字解决方案有限公司）；BASF SE（巴斯夫欧洲公司）
本研究比较了D-Waves量子-经典混合框架、Fujitsu量子启发式数字退火器与Gurobi经典求解器在解决运输机器人调度问题上的性能，通过三种模型评估了求解质量与端到端运行时间，揭示了不同方法的优缺点。
2023-10-24 cs.AI quant-ph
