车辆配置的MAX-SAT问题的求解方法、装置、终端及存储介质与流程

车辆配置的max-sat问题的求解方法、装置、终端及存储介质
技术领域
1.本发明属于量子计算技术领域，特别是一种车辆配置的max-sat问题的求解方法、装置、终端及存储介质。


背景技术：

2.量子计算机是一类遵循量子力学规律进行高速数学和逻辑运算、存储及处理量子信息的物理装置。当某个装置处理和计算的是量子信息，运行的是量子算法时，它就是量子计算机。量子计算机因其具有相对普通计算机更高效的处理数学问题的能力，例如，能将破解rsa密钥的时间从数百年加速到数小时，故成为一种正在研究中的关键技术。
3.目前，随着量子计算的不断发展，越来越多的量子算法应运而生。在车辆配置优化需要解决sat、max-sat问题，现有经典技术对于sat、maxsat问题的解决是困难的，可以使用量子算法加速解决。可见，将量子计算的技术应用于车辆生产配置领域是一个亟需探索解决的问题。


技术实现要素：

4.本发明的目的是提供一种车辆配置的max-sat问题的求解方法、装置、终端及存储介质，以解决现有技术中的不足，它能够将量子计算技术应用于车辆生产配置领域，发挥量子计算的并行加速优势，利用量子算法在车辆配置优化加速解决sat、max-sat问题，并填补相关技术的空白。
5.本技术的一个实施例提供了一种车辆配置的max-sat问题的求解方法，所述方法包括：
6.构造用于车辆生产配置的可建造性约束；
7.计算所述可建造性约束对应的哈密顿量；
8.对所述哈密顿量的期望进行优化，以确定满足所述可建造性约束的目标解。
9.可选的，所述可建造性约束包括第一可建造性约束；所述构造用于车辆生产配置的可建造性约束，包括：
10.针对车辆的每一类型，根据所述类型对应的特征和第一特征规则，构造所述类型对应的第一可建造性约束。
11.可选的，所述可建造性约束还包括第二可建造性约束；所述方法还包括：
12.根据所述类型对应的特征之间的第二特征规则，构造所述类型对应的第二可建造性约束。
13.可选的，所述方法还包括：根据预设测试条件及其权重，构造所述车辆的预设测试条件对应的哈密顿量。
14.可选的，所述计算所述可建造性约束对应的哈密顿量，包括：
15.计算所述可建造性约束和所述预设测试条件对应的哈密顿量h：
16.h＝a*hb+h
t
17.其中，所述a为预设参数，所述hb为所述第一可建造性约束和所述第二可建造性约束对应的哈密顿量，所述h
t
由所述预设测试条件对应的哈密顿量确定。
18.可选的，所述hb＝-(φ1+
…
+φi+
…
+φn)，所述i＝1
…
n，所述n为车辆数，所述所述为第一可建造性约束，所述gi为第二可建造性约束，所述所述w
l
为第l个预设测试条件test
l
的权重，所述ψ
l
为所述test
l
对应的哈密顿量，所述q为预设测试条件test的数量。
19.可选的，所述对所述哈密顿量的期望进行优化，以确定满足所述可建造性约束的目标解，包括：
20.利用qaoa或gm-qaoa算法，将所述哈密顿量的期望优化至最值，以确定满足所述可建造性约束的目标解。
21.本技术的又一实施例提供了一种车辆配置的max-sat问题的求解装置，所述装置包括：
22.构造模块，用于构造用于车辆生产配置的可建造性约束；
23.计算模块，用于计算所述可建造性约束对应的哈密顿量；
24.确定模块，用于对所述哈密顿量的期望进行优化，以确定满足所述可建造性约束的目标解。
25.本技术的又一实施例提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项所述的方法。
26.本技术的又一实施例提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项所述的方法。
27.可见，本发明提供的一种车辆配置的max-sat问题的求解方法，构造用于车辆生产配置的可建造性约束；计算所述可建造性约束对应的哈密顿量；对所述哈密顿量的期望进行优化，以确定满足所述可建造性约束的目标解，从而能够将量子计算技术应用于车辆生产配置领域，发挥量子计算的并行加速优势，利用量子算法在车辆配置优化加速解决sat、max-sat问题，并填补相关技术的空白。
附图说明
28.图1为本发明实施例提供的一种车辆配置的max-sat问题的求解方法的计算机终端的硬件结构框图；
29.图2为本发明实施例提供的一种车辆配置的max-sat问题的求解方法的流程示意图；
30.图3为本发明实施例提供的一种车辆配置的max-sat问题的求解装置的结构示意图。
具体实施方式
31.下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。
32.本发明实施例首先提供了一种车辆配置的max-sat问题的求解方法，可以应用于电子设备，如计算机终端，具体如普通电脑、量子计算机等。
33.下面以运行在计算机终端上为例对其进行详细说明。图1为本发明实施例提供的一种车辆配置的max-sat问题的求解方法的计算机终端的硬件结构框图。如图1所示，计算机终端可以包括一个或多个(图1中仅示出一个)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器mcu或可编程逻辑器件fpga等的处理装置)和用于存储数据的存储器104，可选地，上述计算机终端还可以包括用于通信功能的传输装置106以及输入输出设备108。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述计算机终端的结构造成限定。例如，计算机终端还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。
34.存储器104可用于存储应用软件的软件程序以及模块，如本技术实施例中的车辆配置的max-sat问题的求解方法对应的程序指令/模块，处理器102通过运行存储在存储器104内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
35.传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括计算机终端的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置106包括一个网络适配器(network interface controller，nic)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置106可以为射频(radio frequency，rf)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
36.需要说明的是，真正的量子计算机是混合结构的，它包含两大部分：一部分是经典计算机，负责执行经典计算与控制；另一部分是量子设备，负责运行量子程序进而实现量子计算。而量子程序是由量子语言如qrunes语言编写的一串能够在量子计算机上运行的指令序列，实现了对量子逻辑门操作的支持，并最终实现量子计算。具体的说，量子程序就是一系列按照一定时序操作量子逻辑门的指令序列。
37.在实际应用中，因受限于量子设备硬件的发展，通常需要进行量子计算模拟以验证量子算法、量子应用等等。量子计算模拟即借助普通计算机的资源搭建的虚拟架构(即量子虚拟机)实现特定问题对应的量子程序的模拟运行的过程。通常，需要构建特定问题对应的量子程序。本发明实施例所指量子程序，即是经典语言编写的表征量子比特及其演化的程序，其中与量子计算相关的量子比特、量子逻辑门等等均有相应的经典代码表示。
38.量子线路作为量子程序的一种体现方式，也称量子逻辑电路，是最常用的通用量子计算模型，表示在抽象概念下对于量子比特进行操作的线路，其组成包括量子比特、线路(时间线)，以及各种量子逻辑门，最后常需要通过量子测量操作将结果读取出来。
39.不同于传统电路是用金属线所连接以传递电压信号或电流信号，在量子线路中，线路可看成是由时间所连接，亦即量子比特的状态随着时间自然演化，在这过程中按照哈密顿运算符的指示，一直到遇上逻辑门而被操作。
40.一个量子程序整体上对应有一条总的量子线路，本发明所述量子程序即指该条总
的量子线路，其中，该总的量子线路中的量子比特总数与量子程序的量子比特总数相同。可以理解为：一个量子程序可以由量子线路、针对量子线路中量子比特的测量操作、保存测量结果的寄存器及控制流节点(跳转指令)组成，一条量子线路可以包含几十上百个甚至千上万个量子逻辑门操作。量子程序的执行过程，就是对所有的量子逻辑门按照一定时序执行的过程。需要说明的是，时序即单个量子逻辑门被执行的时间顺序。
41.需要说明的是，经典计算中，最基本的单元是比特，而最基本的控制模式是逻辑门，可以通过逻辑门的组合来达到控制电路的目的。类似地，处理量子比特的方式就是量子逻辑门。使用量子逻辑门，能够使量子态发生演化，量子逻辑门是构成量子线路的基础，量子逻辑门包括单比特量子逻辑门，如hadamard门(h门，阿达马门)、泡利-x门(x门)、泡利-y门(y门)、泡利-z门(z门)、rx门、ry门、rz门等等；两比特或多比特量子逻辑门，如cnot门、cr门、cz门、iswap门、toffoli门等等。量子逻辑门一般使用酉矩阵表示，而酉矩阵不仅是矩阵形式，也是一种操作和变换。一般量子逻辑门在量子态上的作用是通过酉矩阵左乘以量子态右矢对应的矩阵进行计算的。
42.参见图2，图2为本发明实施例提供的一种车辆配置的max-sat问题的求解方法的流程示意图，可以包括如下步骤：
43.s201，构造用于车辆生产配置的可建造性约束；
44.具体的，sat问题(boolean satisfiability problem，布尔可满足性问题，有时称为命题可满足性问题，缩写为satisfiability或sat)是max-sat问题的一个特例，故可以重点研究maxsat问题。对于max-sat问题，对于给定数量的车辆需要最大化测试数量，车辆必须首先满足可建造性约束(buildabilityconstraints)。
45.考虑n个测试车辆v1，
…
，vn和m个特征是a1，
…
，am，需要决定车辆应该具备哪些特征。对于每个车辆vi，可以使用m个二元变量b
ij
，j＝1，
…
，m，表示该特征在车辆中是否存在，如b
ij
＝1表示车辆vi具有特征aj，反之亦然。此外，车辆有t种类型，每辆车只有一个类型，可建造性约束可以与类型有关，所以对于每辆车，添加log2t变量(表示量子比特数)来表示它的类型。例如，车辆包括4个类型，则需要log24＝2量子比特表示，即4种类型为：00、01、10、11。所以，对于n辆车，总共有n*(m+log2t)个变量，用n*(m+log2t)量子(比特)位来表示这些变量。
46.具体的，可建造性约束可以包括：第一可建造性约束。可以针对车辆的每一类型，根据类型对应的特征和第一特征规则，构造类型对应的第一可建造性约束。
47.其中，第一可建造性约束可称为类型约束，可直接作为待构造的可建造性约束。
48.每一辆车只有一种类型，需要满足一种类型的可建造性约束：
[0049][0050]
表示车辆vi满足类型k的所有规则，k＝1，...，t；表示车辆vi满足类型k规则的一部分；表示vi不能满足k型的任何规则。此外，车辆只有一种类型，如表示车辆vi为类型k，其他类型的可建造性约束为0：k
′
≠k。如果φi＝1，可知车辆vi满足特定类型的可建造性约束；如果0＜φi＜1，表示车辆vi不能满足任何类型的可建造性约束。我们有n辆车，所有的车辆都要满足可建造性约束条件，对应哈密顿量为：
[0051]
hb＝-(φ1+
…
+φi+
…
+φn)
[0052]
φi之间若使用乘法会导致更复杂的哈密顿量hb，会包含很多项和量子位之间的长程相互作用，本技术的哈密顿量hb包含φi之间的加法，对nisq型量子计算机的形式更为友好。可以优化hb的期望值，如果《hb》＝-n，则可知每一辆车都满足可建造性约束。
[0053]
示例性的，有2辆车v1、v2，5个特征f0、f1、f2、f3、f4，2种类型t1、t2。对于每一辆车，可以用5个量子比特位来表示特征，用1个量子比特位来表示类型，两辆车一共有12个量子比特位。可建造性约束是：
[0054]
1.每种类型允许的特征：
[0055]
t1：f0，f1，f2
[0056]
t2：f1，f2，f3，f4
[0057]
2.每种类型的第一特征规则：
[0058]
t1：表示如果有f0一定有f2；
[0059]
t2：表示如果有f1、f3一定没有f2；
[0060]
3.组特征(即第二特征规则，表示下述特征不能同时出现，只能同时激活其中一个)：
[0061]
f3，f4
[0062]
对于车辆vi，i＝1，2，t1的第一可建造性约束是：
[0063][0064]
t2的第一可建造性约束是：
[0065][0066]
pi＝|i》《i|是投影算子，q
i，5
表示车辆vi类型的量子比特位。其中，有两种类型：t＝1，2，对于类型量子位q
i，5
使用投影算子p0、p1。在实际应用中，有更多类型的车辆：即t＞2，需要log2t个量子位来表示每一辆车的类型，类型量子位的投影算子将展开为p0、p1、p2、
…
、pt。右边中括号里，q
i，j
是表示车辆vi的特征fj的量子比特位；对于t1的可建造性约束，方程右边的第一项表示车辆的类型，中括号内的项表示t1的特征规则：中括号内，若p0(q
i，3
)＝1，表示该车辆不具备特征f3；而如果p0(q
i，3
)＝0，表示车辆v1具有特征f3，可见v1不满足t1的规则。如果则可知车辆vi满足类型1的所有要求(可建造性约束)，否则
[0067]
车辆vi可以选择任意一种类型来满足，因此车辆vi的类型约束是：
[0068][0069]
如果车辆vi满足任何类型的规则：或则将等于1，否则
[0070]
进一步的，可建造性约束可以只包括类型约束，还可以包括：第二可建造性约束。可以根据类型对应的特征之间的第二特征规则，构造类型对应的第二可建造性约束，可称为组约束。
[0071]
继续以上述为例，除了与类型相关的第一可构建造性约束，还有一类可构建性约
束禁止组中任何两个特征同时出现(第二特征规则，对应第二可建造性约束可称为组约束)，就像上述示例中的组特征表明f3和f4不能同时出现，可以将这些群组约束添加到汽车vi的可建造性约束φi中。
[0072]
组约束的形式为：
[0073]gi
＝i-p1(q
i，3
)p1(q
i，4
)
[0074]
其中，i为单位矩阵。可以给φi添加一个组约束，得到第一可建造性约束和第二可建造性约束组合后的可建造性约束：
[0075][0076]
只有当车辆vi满足类型约束和组约束时，可建造性约束条件φi＝1。可建造约束对应的哈密顿量hb为：
[0077]
hb＝-{φ1+φ2}
[0078]
可以通过最小化hb的期望至-2，使两辆车满足可建造约束。
[0079]
具体的在实际应用中，还可以根据预设测试条件(测试约束，testconstraints)及其权重，构造所述车辆的预设测试条件对应的哈密顿量。
[0080]
对于max-sat问题，有一些车辆想知道它们能完成多少测试。考虑n个车辆和q个测试：test1，
……
，testq，如果一个测试test
l
(1≤l≤q)需要k辆车，只有当至少有k辆车满足本次测试要求时，test
l
才能满足测试约束。如果车辆vi能满足test
l
要求，则车辆vi对应的测试条件对应的哈密顿量表达式为1：
[0081][0082]
其中，q
i，1
表示车辆vi的特征f1的量子比特位，q
i，m
表示车辆vi的特征fm的量子比特位。
[0083]
如果恰好有k辆车满足test
l
，则k辆车对应test
l
的测试约束对应的哈密顿量表达式为：
[0084][0085]
该式共有项。但如果有(k+1)辆车满足test
l
要求，则项数为：在此条件下，可以在该式中加入惩罚项，使对应的哈密顿量表达式ψ
l
＝1：
[0086][0087]
当有(k+2)辆车满足testl要求时，ψ
l
为：
[0088][0089]
因此，当有k或k+1或k+2辆车满足要求test
l
时，ψ
l
总是等于1，当测试的可行车辆数小于k时，ψ
l
总是等于0。类似的，有更多的车辆满足test
l
的要求，可能的最大可行车辆数为
k，k为所有测试试验中所需车辆的最大值。例如，给定数据集中的k＝5。所以，ψ
l
最多有o(nk)项。
[0090]
s202，计算所述可建造性约束对应的哈密顿量；
[0091]
具体的，可以计算可建造性约束和测试条件对应的哈密顿量h：
[0092]
h＝a*hb+h
t
[0093]
其中，a为预设参数，hb为所述第一可建造性约束和所述第二可建造性约束对应的哈密顿量，h
t
由所述预设测试条件对应的哈密顿量确定。
[0094]
具体的，hb＝-(φ1+
…
+φi+
…
+φn)，i＝1
…
n，n为车辆数，n，n为车辆数，为第一可建造性约束，gi为第二可建造性约束，所述w
l
为第l个预设测试条件test
l
的权重，所述ψ
l
为所述test
l
对应的哈密顿量，所述q为预设测试条件test的数量。
[0095]
具体的，以前述为例，测试约束的哈密顿量可以为：
[0096][0097]
其中，w
l
＞0是test
l
测试权重，sat问题是w
l
＝
…
＝wq＝1且测试条件要全部满足的特殊情况。需要将h
t
的期望最小化，结合可建造性约束的哈密顿量hb，可以得到目标哈密顿量h，一种目标哈密顿量表示为：
[0098]
h＝a*hb+h
t
[0099]
其中，预设参数a优选是一个大数，例如，对于简单的车辆配置方案可以选择a＝13。需要最小化h的期望值，以得到一个满足可建造性约束的解，并最大限度地增加可执行的测试数量。对于期望e＝《ψ|h|ψ》可以存在如下情况：
[0100]
1.-a*n＜e＜0，表示有一部分车辆不满足可建造性约束。
[0101]
2.e＝-a*n，表示所有车辆满足可建造性约束，但不能满足任何一个测试要求。
[0102]
3.e＜-a*n，表示所有车辆都满足可建造性约束，只有一些测试可以执行。
[0103]
在简单示例中，有q＝4个测试。这些测试的要求、所需的车辆数k
l
和权重w
l
是：
[0104]
test1：f1f4，表示f1、f4同时存在，k1＝1、w1＝1；
[0105]
test2：(f0|f1)f2，表示f0或f1存在、且f2存在，k2＝2、w2＝2；
[0106]
test3：～f1，表示不存在f1，k3＝1、w3＝1；
[0107]
test4：f2 f3，表示f2、f3同时存在，k4＝2、w4＝2。
[0108]
在例子中，k＝max(k1，k2，k3，k4)＝2。可得每个测试条件对应的哈密顿量为：
[0109]
ψ1＝p1(q
1，1
)p1(q
1，4
)+p1(q
2，1
)p1(q
2，4
)-k1*p1(q
1，1
)p1(q
1，4
)*p1(q
2，1
)p1(q
2，4
)
[0110]
ψ2＝(i-p0(q
1，0
)p0(q
1，1
))p1(q
1，2
)*(i-p0(q
2，0
)p0(q
2，1
))p1(q
2，2
)
[0111]
ψ3＝p0(q
1，1
)+p0(q
2，1
)-k3*p0(q
1，1
)*p0(q
2，1
)
[0112]
ψ4＝p1(q
1，2
)p1(q
1，3
)*p1(q
2，2
)p1(q
2，3
)
[0113]
s203，对所述哈密顿量的期望进行优化，以确定满足所述可建造性约束的目标解。
[0114]
具体的，可以利用量子近似优化算法qaoa或gm-qaoa(grover mixer quantum alternating operator ansatz)算法，将哈密顿量的期望优化至最值，以确定满足可建造性约束的目标解。
[0115]
现在，得到了目标哈密顿量h，可以利用qaoa得到一个近似的最优解，作为目标解：
[0116][0117]
其中，β、γ表示算法参数，n是量子比特位数，在前述例子中n＝2*(5+1)＝12，中n＝2*(5+1)＝12，表示pauli x矩阵。
[0118]
可见，构造用于车辆生产配置的可建造性约束；计算可建造性约束对应的哈密顿量；对哈密顿量的期望进行优化，以确定满足可建造性约束的目标解，从而能够将量子计算技术应用于车辆生产配置领域，发挥量子计算的并行加速优势，利用量子算法在车辆配置优化加速解决sat、max-sat问题，并填补相关技术的空白。
[0119]
参见图3，图3为本发明实施例提供的一种车辆配置的max-sat问题的求解装置的结构示意图，与图2所示的流程相对应，所述装置包括：
[0120]
第一构造模块301，用于构造用于车辆生产配置的可建造性约束；
[0121]
计算模块302，用于计算所述可建造性约束对应的哈密顿量；
[0122]
确定模块303，用于对所述哈密顿量的期望进行优化，以确定满足所述可建造性约束的目标解。
[0123]
具体的，所述第一构造模块，具体用于：
[0124]
针对车辆的每一类型，根据所述类型对应的特征和第一特征规则，构造所述类型对应的第一可建造性约束。
[0125]
具体的，所述装置还包括：第二构造模块，用于根据所述类型对应的特征之间的第二特征规则，构造所述类型对应的第二可建造性约束。
[0126]
具体的，所述装置还包括：第三构造模块，用于根据预设测试条件及其权重，构造所述车辆的预设测试条件对应的哈密顿量。
[0127]
具体的，所述计算模块，具体用于：
[0128]
计算所述可建造性约束和所述预设测试条件对应的哈密顿量h：
[0129]
h＝a*hb+h
t
[0130]
其中，所述a为预设参数，所述hb为所述第一可建造性约束和所述第二可建造性约束对应的哈密顿量，所述h
t
由所述预设测试条件对应的哈密顿量确定。
[0131]
具体的，所述hb＝-(φ1+
…
+φi+
…
+φn)，所述i＝1
…
n，所述n为车辆数，所述所述为第一可建造性约束，所述gi为第二可建造性约束，所述所述w
l
为第l个预设测试条件test
l
的权重，所述ψ
l
为所述test
l
对应的哈密顿量，所述q为预设测试条件test的数量。
[0132]
具体的，所述确定模块，具体用于：
[0133]
利用qaoa或gm-qaoa算法，将所述哈密顿量的期望优化至最值，以确定满足所述可建造性约束的目标解。
[0134]
可见，构造用于车辆生产配置的可建造性约束；计算所述可建造性约束对应的哈密顿量；对所述哈密顿量的期望进行优化，以确定满足所述可建造性约束的目标解，从而能够将量子计算技术应用于车辆生产配置领域，发挥量子计算的并行加速优势，利用量子算
法在车辆配置优化加速解决sat、max-sat问题，并填补相关技术的空白。
[0135]
本发明实施例还提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
[0136]
具体的，在本实施例中，上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序：
[0137]
s1，构造用于车辆生产配置的可建造性约束；
[0138]
s2，计算所述可建造性约束对应的哈密顿量；
[0139]
s3，对所述哈密顿量的期望进行优化，以确定满足所述可建造性约束的目标解。
[0140]
具体的，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：u盘、只读存储器(read-only memory，简称为rom)、随机存取存储器(random access memory，简称为ram)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。
[0141]
本发明实施例还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
[0142]
具体的，上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。
[0143]
具体的，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：
[0144]
s1，构造用于车辆生产配置的可建造性约束；
[0145]
s2，计算所述可建造性约束对应的哈密顿量；
[0146]
s3，对所述哈密顿量的期望进行优化，以确定满足所述可建造性约束的目标解。
[0147]
以上依据图式所示的实施例详细说明了本发明的构造、特征及作用效果，以上所述仅为本发明的较佳实施例，但本发明不以图面所示限定实施范围，凡是依照本发明的构想所作的改变，或修改为等同变化的等效实施例，仍未超出说明书与图示所涵盖的精神时，均应在本发明的保护范围内。

技术特征：
1.一种车辆配置的max－sat问题的求解方法，其特征在于，所述方法包括：构造用于车辆生产配置的可建造性约束；计算所述可建造性约束对应的哈密顿量；对所述哈密顿量的期望进行优化，以确定满足所述可建造性约束的目标解。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述可建造性约束包括第一可建造性约束；所述构造用于车辆生产配置的可建造性约束，包括：针对车辆的每一类型，根据所述类型对应的特征和第一特征规则，构造所述类型对应的第一可建造性约束。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述可建造性约束还包括第二可建造性约束；所述方法还包括：根据所述类型对应的特征之间的第二特征规则，构造所述类型对应的第二可建造性约束。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据预设测试条件及其权重，构造所述车辆的预设测试条件对应的哈密顿量。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述计算所述可建造性约束对应的哈密顿量，包括：计算所述可建造性约束和所述预设测试条件对应的哈密顿量h：h＝a*h
b
+h
t
其中，所述a为预设参数，所述h
b
为所述第一可建造性约束和所述第二可建造性约束对应的哈密顿量，所述h
t
由所述预设测试条件对应的哈密顿量确定。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述h
b
＝-(φ1+
…
+φ
i
+
…
+φ
n
)，所述i＝1
…
n，所述n为车辆数，所述所述为第一可建造性约束，所述g
i
为第二可建造性约束，所述所述w
l
为第l个预设测试条件test
l
的权重，所述ψ
l
为所述test
l
对应的哈密顿量，所述q为预设测试条件test的数量。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述哈密顿量的期望进行优化，以确定满足所述可建造性约束的目标解，包括：利用qaoa或gm－qaoa算法，将所述哈密顿量的期望优化至最值，以确定满足所述可建造性约束的目标解。8.一种车辆配置的max－sat问题的求解装置，其特征在于，所述装置包括：构造模块，用于构造用于车辆生产配置的可建造性约束；计算模块，用于计算所述可建造性约束对应的哈密顿量；确定模块，用于对所述哈密顿量的期望进行优化，以确定满足所述可建造性约束的目标解。9.一种计算机终端，其特征在于，包括机器可读存储介质和处理器，所述机器可读存储介质中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行权利要求1－7中任意一项中所述的方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机
程序，当所述计算机程序被计算机执行时，实现权利要求1－7中任意一项中所述的方法。

技术总结
本发明公开了一种车辆配置的MAX－SAT问题的求解方法、装置、终端及存储介质，所述方法包括：构造用于车辆生产配置的可建造性约束；计算所述可建造性约束对应的哈密顿量；对所述哈密顿量的期望进行优化，以确定满足所述可建造性约束的目标解。利用本发明实施例，能够将量子计算技术应用于车辆生产配置领域，发挥量子计算的并行加速优势，利用量子算法在车辆配置优化加速解决SAT、MAX－SAT问题，并填补相关技术的空白。技术的空白。技术的空白。


技术研发人员：柴雅卉 袁野为 李叶 窦猛汉
受保护的技术使用者：本源量子计算科技（合肥）股份有限公司
技术研发日：2022.01.19
技术公布日：2023/8/1