量子计算突破物流领域AGV调度！真机测试完整报告公开！

量子计算突破物流领域AGV调度！真机测试完整报告公开！

量子计算在物流领域的应用迎来重大突破！近日，玻色量子与大连海事大学联合发布最新研究成果，通过相干光量子计算技术成功解决AGV（自动导引车）调度难题，相比传统计算方法平均节省92%的计算时间。这一突破不仅展示了量子计算的巨大潜力，更为物流自动化的发展开辟了新路径。

AGV调度问题的挑战

随着自动化和智能化的普及，AGV调度问题在物流、运输和生产领域有着广泛的应用。然而，随着AGV数量的增加，经典计算方法难以满足大规模调度的需求。例如，使用普通台式电脑或超级计算机求解时，精确算法虽然可以生成好的解决方案，但计算时间非常长，无法用于大规模问题；而非精确算法虽然效率较好，但容易收敛到局部最优。

量子计算的优势

量子计算在解决组合优化问题上具有天然优势。国际上，德国量子计算硬件公司Quantum Brilliance与量子软件公司Quantum-South合作，开发航运物流优化配套产品和技术，以挖掘量子计算在解决经典计算机无法处理的高度复杂计算问题方面的潜力。

研究方法与模型构建

研究人员通过构建AGV调度的二次无约束二值优化（QUBO）模型和Ising模型，将问题转化为量子计算可处理的形式。具体包括：

• MIP模型：最小化AGV的总行程时间，通过一系列约束条件确保任务的合理分配和顺序。
• QUBO和Ising模型：将优化问题转化为量子计算可处理的形式，利用相干光量子计算机求解。

实验结果对比

研究人员使用Gurobi求解器在经典计算机上求解MIP模型，并与玻色量子的相干光量子计算机进行对比。实验结果显示：

• 经典计算机：随着任务数量的增加，计算时间显著增加。当任务数量达到12个时，计算时间已超过1800秒。
• 量子计算机：在节点模型和弧模型中，量子计算均能快速找到最优解。特别是在大规模问题中，计算时间没有显著增加。

图1：MIP模型计算时间随任务数量变化图

图2：节点模型和弧模型量子计算解决方案示意图

图3：弧模型量子计算解决方案示意图

图4：经典计算机和CIM的计算时间对比

结论与展望

研究证明，相干光量子计算机在解决AGV调度问题和类似组合优化问题方面已经初步具备了实用量子优越性，平均节省92%的计算时间。随着量子计算技术的不断成熟，未来将在物流等更多领域发挥革命性的作用，推动社会进入一个更加智能和高效的新时代。