微算法科技（NASDAQ:MLGO）开发经典增强量子优化算法（CBQOA）：开创组合优化新时代
近年来，量子计算在组合优化领域的应用日益受到关注，各类量子优化算法层出不穷。然而，由于现阶段量子硬件的局限性，如何充分利用已有的经典计算能力来增强量子优化算法的表现，成为当前研究的重要方向。基于此，微算法科技（NASDAQ:MLGO）开发了一种经典增强量子优化算法（CBQOA, Classical Boosted Quantum Optimization Algorithm）的创新技术。该算法结合了经典计算的强大搜索能力和量子计算的并行计算特性，在不修改成本函数的情况下有效解决了约束优化问题，同时保证量子态的演化始终限制在可行子空间内，为组合优化问题提供了更高效的求解方案。
组合优化问题广泛存在于实际应用中，如投资组合优化、物流调度、网络路由、蛋白质折叠问题等。近年来，量子计算被认为是解决这些复杂优化问题的重要工具，其中包括量子近似优化算法（QAOA, Quantum Approximate Optimization Algorithm）、变分量子本征求解器（VQE, Variational Quantum Eigensolver）等启发式算法。然而，这些算法在处理约束优化问题时往往存在显著挑战：
比如，经典优化问题通常包含大量约束，标准的量子优化算法需要通过修改成本函数来间接引入约束，这导致求解复杂度急剧上升。此外，现有量子算法难以保证优化搜索始终在可行解空间内，导致计算资源的浪费和非物理解的出现。经典优化技术经过多年发展，已具备极强的求解能力，如何结合经典计算和量子计算的优势成为关键问题。微算法科技 CBQOA 通过整合经典优化算法的高效搜索能力与量子计算的全局搜索特性，在组合优化领域开辟了一条新的道路。
微算法科技（NASDAQ:MLGO） CBQOA 的基本思想是先利用经典优化方法快速找到高质量的可行解，然后使用量子计算技术在该解的邻域中进一步优化，以寻求更优的解决方案。
在 CBQOA 框架下，首先利用高效的经典优化算法（如贪心算法、启发式算法、模拟退火、局部搜索等）来求解优化问题。这些经典方法已被广泛研究，能够在多项式时间内提供较优的可行解，为后续的量子计算提供基础。经典优化的核心任务是生成一个初始解并构造可行解子空间。对于不同的问题类型，可以选择不同的经典优化策略。例如：
最大二分法问题（Max-Cut）：可以先使用启发式算法生成一个初始划分，然后利用量子计算寻找更优的切割方式。
最大独立集问题（MIS）：可以先使用贪心算法寻找一个较大的独立集，再通过量子计算探索更优的独立集构造。
最小顶点覆盖（MVC）：先用经典算法确定一个初步覆盖方案，然后用量子计算进行局部调整。
获得经典优化的可行解后，微算法科技（NASDAQ:MLGO） CBQOA 采用连续时间量子行走（CTQW, Continuous-Time Quantum Walk）对解空间进行搜索。CTQW 是量子计算中的一种随机行走模型，适用于高效搜索组合优化问题的可行解。
在 CBQOA 中可行解空间内高效传播量子态，由于 CTQW 采用哈密顿量演化方式，其搜索路径符合问题结构，从而减少无效搜索的可能性。另外，通过相干叠加增强搜索效率，量子叠加特性允许系统同时探索多个解，提高找到全局最优解的概率。然后，降低对可行解索引的依赖，不同于 QAOA 需要对可行解进行明确编码，CTQW 能够直接在可行子空间内演化，避免对解的索引依赖。
经过量子优化搜索后，最终通过测量量子态得到最优解。在该阶段，CBQOA 结合经典优化的评估机制，对测量结果进行筛选，确保最终解满足约束并达到最优。
微算法科技 经典增强量子优化算法（CBQOA）的提出，标志着量子计算与经典计算融合优化的新纪元。长期以来，量子优化算法虽然展现出巨大潜力，但受限于硬件发展和算法复杂度，其在解决约束优化问题时仍存在较大挑战。CBQOA 通过巧妙结合经典优化方法与量子计算技术，成功规避了传统量子优化算法对成本函数的强依赖性，确保了搜索过程始终局限在可行解子空间内，从而提高了优化效率和解的质量。这一创新方法不仅充分利用了经典优化的成熟技术，降低了量子计算的硬件要求，同时通过连续时间量子行走（CTQW）高效探索解空间，为组合优化问题提供了一种更为现实可行的解决方案。该算法的突破性在于，它不再局限于纯粹的量子优化，而是利用经典技术来克服现阶段量子计算的局限，使得量子计算在优化领域的应用迈出了关键一步。
微算法科技（NASDAQ:MLGO） CBQOA 不仅为量子优化提供了一条切实可行的发展路径，也进一步推动了量子计算从理论研究走向实际应用。随着量子计算硬件和软件生态的逐步完善，CBQOA 预计将在多个行业发挥深远影响，特别是在解决复杂优化问题方面，或将成为下一代优化算法的核心组成部分。同时，该技术的发展也为跨学科研究提供了新的思路，促进了计算机科学、运筹学、物理学和人工智能等领域的交叉融合。在即将到来的量子计算时代，CBQOA 这样的混合优化方法将成为推动行业变革的重要驱动力，为人类解决复杂计算问题提供前所未有的强大工具。