УДК 330
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2025.03.13.027
Авторы
Татьяна Александровна Санаева,
Анна Алексеевна Ильмушкина,
Российский биотехнологический университет, Москва, Россия
Осман Мовладинович Минаев,
Чеченский государственный университет имени А. А. Кадырова, Грозный, Россия
Аннотация
В работе рассматривается применение гибридных квантово-классических алгоритмов (ГККА) к задачам оптимизации в логистике, таким как задача маршрутизации транспортных средств (VRP), задача коммивояжёра (TSP), а также их обобщения с временными окнами и ограничениями автопарка. Представлена многоуровневая архитектура гибридного вычисления, включающая этапы трансляции задачи в QUBO-форму, реализацию вариационных квантовых алгоритмов (QAOA), отжиг на квантовых системах (например, D-Wave Advantage2), а также методы коррекции ошибок и пост-обработки решений. Проведён обзор отечественных и зарубежных разработок в данной области, включая результаты российских исследовательских групп (РКЦ, МИСиС, Иннополис, МФТИ). Экспериментально показано, что ГККА обеспечивают выигрыш в качестве и времени на задачах средней размерности (100–1 000 клиентов), особенно при использовании стратегий warm-start и динамического распределения нагрузки между классическими и квантовыми подсистемами. Обсуждаются ограничения текущих NISQ-устройств и перспективы масштабирования, включая интеграцию с прогнозной аналитикой и цифровыми двойниками логистических систем.
Ключевые слова
гибридные квантово-классические алгоритмы, квантовая оптимизация, логистика, QUBO, QAOA, квантовый отжиг
