安徽大学徐祖雨获国家专利权
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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利基于量子近似优化算法的图最大分割方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117273155B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311252233.6，技术领域涉及：G06N10/20；该发明授权基于量子近似优化算法的图最大分割方法及系统是由徐祖雨;蔡彭年;沈康;胡源铭;杨涛;杨菲设计研发完成，并于2023-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于量子近似优化算法的图最大分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于量子近似优化算法的图最大分割方法及系统，方法包括将路网的每个路口作为一个节点，并利用边概率表示路口之间的连通关系，构建图；根据图生成p层QAOA电路；S在p＝1时，使用第一神经网络预测QAOA电路第一层的初始变分参数；在p＝2时，基于第一层的初始变分参数，采用第二神经网络预测QAOA电路第一层和第二层的初始变分参数；在p≥3时，利用电路第一层和第二层的初始变分参数，并从第三层开始采用线性差值算法，在当前层前一层的初始变分参数的基础上加上其前两层之间参数的差值，作为当前层的初始变分参数；基于电路各层的初始变分参数运行QAOA电路，得到路网划分近似解；本发明在处理路网图最大分割问题上获得了良好的近似比。
本发明授权基于量子近似优化算法的图最大分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于量子近似优化算法的图最大分割方法，其特征在于，所述方法包括：S1、将路网的每个路口作为一个节点，并利用边概率表示路口之间的连通关系，构建-Rényi图；S2、根据所述-Rényi图，生成p层QAOA电路；S3、在p＝1时，使用第一神经网络预测所述QAOA电路第一层的初始变分参数；S4、在p＝2时，执行步骤S3计算电路第一层的初始变分参数，并基于第一层的初始变分参数，采用第二神经网络预测所述QAOA电路第一层和第二层的初始变分参数；S5、在p≥3时，执行步骤S3-S4计算电路第一层和第二层的初始变分参数，并从第三层开始采用线性差值算法，在当前层前一层的初始变分参数的基础上加上其前两层之间参数的差值，作为当前层的初始变分参数；S6、基于电路各层的初始变分参数运行所述QAOA电路，得到路网划分近似解。
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