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Optimization of flight routes: quantum approximate optimization algorithm for the tail assignment problem
DOI:10.1007/s42484-026-00387-4.png)
摘要
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航班指派问题(TAP)是航空公司运营中的一个关键优化挑战,要求将飞机最优分配给计划航班以最大化效率并最小化成本。本研究探讨了量子近似优化算法(QAOA)在TAP中的应用,并考虑了航线成本。文中提出了详细的模型构建,并通过数值模拟对代表性实例中的QAOA进行了评估,以检验其识别最优解的能力。结果表明,QAOA能够正确解决小型实例,随着电路深度的增加性能得到提升,且航线图的连通性对算法行为有显著影响。QAOA进一步与经典方法(包括穷举搜索和分支定价法)以及量子退火(QA)进行了比较。
Keyword:
Tail assignment problem
QAOA
Quantum computing
Optimization
期刊
Q
IF:
4.4
论文数:
441
被引数:
796
机构
引用论文
A feasibility-preserved quantum approximate solver for the Capacitated Vehicle Routing Problem一个可行性保留的量子近似求解器,用于容量限制的车辆路径问题
Evidence of scaling advantage for the quantum approximate optimization algorithm on a classically intractable problem
SCIENCE ADVANCES
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