近年來，量子計算在組合優化領域的應用日益受到關注，各類量子優化算法層出不窮。然而，由于現階段量子硬件的局限性，如何充分利用已有的經典計算能力來增強量子優化算法的表現，成為當前研究的重要方向。基于此，微算法科技（NASDAQ:MLGO）開發了一種經典增強量子優化算法（CBQOA, Classical Boosted Quantum Optimization Algorithm）的創新技術。該算法結合了經典計算的強大搜索能力和量子計算的并行計算特性，在不修改成本函數的情況下有效解決了約束優化問題，同時保證量子態的演化始終限制在可行子空間內，為組合優化問題提供了更高效的求解方案。
組合優化問題廣泛存在于實際應用中，如投資組合優化、物流調度、網絡路由、蛋白質折疊問題等。近年來，量子計算被認為是解決這些復雜優化問題的重要工具，其中包括量子近似優化算法（QAOA, Quantum Approximate Optimization Algorithm）、變分量子本征求解器（VQE, Variational Quantum Eigensolver）等啟發式算法。然而，這些算法在處理約束優化問題時往往存在顯著挑戰：
比如，經典優化問題通常包含大量約束，標準的量子優化算法需要通過修改成本函數來間接引入約束，這導致求解復雜度急劇上升。此外，現有量子算法難以保證優化搜索始終在可行解空間內，導致計算資源的浪費和非物理解的出現。經典優化技術經過多年發展，已具備極強的求解能力，如何結合經典計算和量子計算的優勢成為關鍵問題。微算法科技?CBQOA 通過整合經典優化算法的高效搜索能力與量子計算的全局搜索特性，在組合優化領域開辟了一條新的道路。
微算法科技（NASDAQ:MLGO） CBQOA 的基本思想是先利用經典優化方法快速找到高質量的可行解，然后使用量子計算技術在該解的鄰域中進一步優化，以尋求更優的解決方案。
在 CBQOA 框架下，首先利用高效的經典優化算法（如貪心算法、啟發式算法、模擬退火、局部搜索等）來求解優化問題。這些經典方法已被廣泛研究，能夠在多項式時間內提供較優的可行解，為后續的量子計算提供基礎。經典優化的核心任務是生成一個初始解并構造可行解子空間。對于不同的問題類型，可以選擇不同的經典優化策略。例如：
最大二分法問題（Max-Cut）：可以先使用啟發式算法生成一個初始劃分，然后利用量子計算尋找更優的切割方式。
最大獨立集問題（MIS）：可以先使用貪心算法尋找一個較大的獨立集，再通過量子計算探索更優的獨立集構造。
最小頂點覆蓋（MVC）：先用經典算法確定一個初步覆蓋方案，然后用量子計算進行局部調整。
獲得經典優化的可行解后，微算法科技（NASDAQ:MLGO） CBQOA 采用連續時間量子行走（CTQW, Continuous-Time Quantum Walk）對解空間進行搜索。CTQW 是量子計算中的一種隨機行走模型，適用于高效搜索組合優化問題的可行解。
在 CBQOA 中可行解空間內高效傳播量子態，由于 CTQW 采用哈密頓量演化方式，其搜索路徑符合問題結構，從而減少無效搜索的可能性。另外，通過相干疊加增強搜索效率，量子疊加特性允許系統同時探索多個解，提高找到全局最優解的概率。然后，降低對可行解索引的依賴，不同于 QAOA 需要對可行解進行明確編碼，CTQW 能夠直接在可行子空間內演化，避免對解的索引依賴。
經過量子優化搜索后，最終通過測量量子態得到最優解。在該階段，CBQOA 結合經典優化的評估機制，對測量結果進行篩選，確保最終解滿足約束并達到最優。
微算法科技?經典增強量子優化算法（CBQOA）的提出，標志著量子計算與經典計算融合優化的新紀元。長期以來，量子優化算法雖然展現出巨大潛力，但受限于硬件發展和算法復雜度，其在解決約束優化問題時仍存在較大挑戰。CBQOA 通過巧妙結合經典優化方法與量子計算技術，成功規避了傳統量子優化算法對成本函數的強依賴性，確保了搜索過程始終局限在可行解子空間內，從而提高了優化效率和解的質量。這一創新方法不僅充分利用了經典優化的成熟技術，降低了量子計算的硬件要求，同時通過連續時間量子行走（CTQW）高效探索解空間，為組合優化問題提供了一種更為現實可行的解決方案。該算法的突破性在于，它不再局限于純粹的量子優化，而是利用經典技術來克服現階段量子計算的局限，使得量子計算在優化領域的應用邁出了關鍵一步。
微算法科技（NASDAQ:MLGO） CBQOA 不僅為量子優化提供了一條切實可行的發展路徑，也進一步推動了量子計算從理論研究走向實際應用。隨著量子計算硬件和軟件生態的逐步完善，CBQOA 預計將在多個行業發揮深遠影響，特別是在解決復雜優化問題方面，或將成為下一代優化算法的核心組成部分。同時，該技術的發展也為跨學科研究提供了新的思路，促進了計算機科學、運籌學、物理學和人工智能等領域的交叉融合。在即將到來的量子計算時代，CBQOA 這樣的混合優化方法將成為推動行業變革的重要驅動力，為人類解決復雜計算問題提供前所未有的強大工具。
