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A new hybrid classical-quantum algorithm for continuous global optimization problems

机译:求解连续全局优化问题的一种新的混合古典量子算法

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摘要

Graver's algorithm can be employed in global optimization methods providing, in some cases, a quadratic speedup over classical algorithms. This paper describes a new method for continuous global optimization problems that uses a classical algorithm for finding a local minimum and Grover's algorithm to escape from this local minimum. Such algorithms will be useful when quantum computers of reasonable size are available. Simulations with testbed functions and comparisons with algorithms from the literature are presented.
机译:Graver算法可用于全局优化方法中,在某些情况下可提供比经典算法更快的二次加速性能。本文介绍了一种用于解决连续全局优化问题的新方法,该方法使用经典算法查找局部最小值,并使用Grover算法逃避该局部最小值。当具有合理大小的量子计算机可用时,此类算法将非常有用。介绍了具有测试平台功能的仿真以及与文献中算法的比较。

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