Araştırmacılar, kuantum bilgisayarlarda araç rotalama problemlerini çözmek için daha verimli bir algoritma geliştirdi. Bu yeni yaklaşım, kapasiteli araç rotalama problemi (CVRP) olarak bilinen karmaşık optimizasyon sorununu ele alıyor.
Geliştirilen sistem, 'renkli permütasyon kodlaması' adı verilen özgün bir yöntem kullanıyor. Bu yaklaşımda, her araç farklı bir renk katmanında temsil ediliyor ve tüm katmanlar birleşerek her müşteriyi tam olarak bir ziyaret pozisyonuna atayan tam permütasyon matrisi oluşturuyor. Sistem, K adet araç için n²K binary karar değişkeni kullanarak ortak permütasyon yapısı üzerinde çalışıyor.
Bu yöntemin en önemli avantajı, araç kapasitelerini kontrol etmek için ek mantıksal qubit gerektirmemesi. Geleneksel kuantum yaklaşımları genellikle kapasite veya yük gösterimi için ekstra qubit kullanırken, yeni sistem bu ihtiyacı ortadan kaldırıyor. Araç kapasiteleri, her renk sınıfının girişleri üzerindeki ağırlıklı toplamlarla kontrol ediliyor.
Araştırma ekibi, Constraint-Enhanced QAOA (Kısıt Destekli Kuantum Yaklaşık Optimizasyon Algoritması) çerçevesini kullanarak bu yapıyı optimize etti. Bu gelişme, kuantum bilgisayarların lojistik ve taşımacılık sektöründeki praktik uygulamalara daha yakın olduğunu gösteriyor.