據悉，昇思MindSpore開源社區將于 2025 年 12 月 25日在杭州舉辦昇思人工智能框架峰會。本次大會的AI for Science創新論壇策劃，將會分享基于昇思MindSpore的在AI科學計算領域的前沿成果，歡迎現場交流。
本文介紹MindSpore Quantum在解決組合優化問題上的效率提升效果。
在物流調度、金融投資等領域，隨著數據規模的擴大，組合優化問題往往面臨計算復雜度激增的難題，傳統算法難以在有限算力與求解精度之間取得平衡。為此，MindSpore Quantum實現了量子啟發式求解器。該方案基于經典硬件模擬量子演化特性，旨在優化大規模問題的尋優效率，為解決工業級復雜問題提供了一種高性能的技術新解。
量子啟發式算法簡介
量子啟發式算法是一種新式的算法，它源于或直接受基于量子力學原理的計算方法的啟發，旨在利用量子力學的獨特性質（疊加態、量子糾纏和量子并行性）來改進傳統算法的性能。
? 對于線性代數問題：受HHL（Harrow-Hassidim-Lloyd）算法的啟發，Ewin Tang提出了量子啟發算法，與已知的經典方法相比，這些算法具有指數級的性能加速。
? 對于組合優化問題：受量子退火或類似（量子）伊辛機啟發的算法。
量子啟發式算法的發展脈絡
1、相干伊辛機 Coherent Ising Machine, CIM
? 模擬相干伊辛機 Simulated Coherent Ising Machine (SimCIM, 2019)
? 混沌振幅控制 Chaotic Amplitude Control (CAC, 2020)
? 混沌振幅反饋 Chaotic Feedback Control (CFC, 2021)
? 離散振幅反饋 Separated Feedback Control (SFC, 2021)
2、模擬分岔 Simulated Bifurcation
? 絕熱模擬分岔 adiabatic Simulated Bifurcation (aSB, 2019)
? 彈道模擬分岔 ballistic Simulated Bifurcation (bSB, 2021)
? 離散模擬分岔 discrete Simulated Bifurcation (dSB, 2021)
3、平均場退火 Mean Field Annealing
? 局域量子退火 Local Quantum Annealing (LQA, 2022)
? 含噪平均場退火 Mean-Field Approximate Optimization Algorithm (MFAOA, 2023)
量子啟發式算法中的模擬分岔算法 Simulated Bifurcation
模擬分岔算法其核心思想是通過模擬非線性哈密頓動力學的分岔現象來尋找伊辛模型（Ising problem）的基態，從而將組合優化問題映射為物理系統的優化問題。
基于模擬哈密頓方程中的分岔過程，系統通過動態調節控制參數，使系統經歷一系列動力學分岔，最終收斂到由伊辛自旋變量穩定（+-1），并得到穩定解，這個解對應原始問題的局部最優解或近似解。
量子啟發式算法應用場景
1、物流與生產調度
量子啟發式算法擅長解決旅行商問題、0-1背包問題等NP困難問題，為物流路徑規劃、生產調度提供高效方案。
2、通信網絡
量子啟發式算法可應用于通信網絡的優化設計，例如路由優化、資源分配等，提供網絡的效率和可靠性。
3、蛋白質結構和藥物研發
蛋白質分子的折疊對接是藥物研發中的重要課題，量子啟發式算法可預測多種蛋白質分子旋轉角度，縮短求解時間，加速藥物的篩選和研發。
MindSpore Quantum已經集成量子啟發式算法模塊，并提供CPU、NPU版本，適配多種硬件設備，并提供極致性能。
? mindquantum.algorithm.qaia.QAIA 量子退火啟發式算法基類
? mindquantum.algorithm.qaia.CAC 混沌振幅控制算法
? mindquantum.algorithm.qaia.CFC 混沌振幅反饋算法
? mindquantum.algorithm.qaia.LQA 局域量子退火算法
? mindquantum.algorithm.qaia.NMFA 含噪平均場退火算法
? mindquantum.algorithm.qaia.ASB 絕熱模擬分叉算法
? mindquantum.algorithm.qaia.BSB 彈道模擬分叉算法
? mindquantum.algorithm.qaia.DSB 離散模擬分叉算法
? mindquantum.algorithm.qaia.TSB 三元量化模擬分岔算法
? mindquantum.algorithm.qaia.USB 均勻量化模擬分岔算法
? mindquantum.algorithm.qaia.LSB 對數量化模擬分岔算法
? mindquantum.algorithm.qaia.SFC 離散振幅反饋算法
? mindquantum.algorithm.qaia.SimCIM 模擬相干伊辛機算法
實戰案例-使用量子啟發式算法求解最大割問題
組合優化問題是一類在有限的選項集合中找到最優解的數學問題，它有著廣泛的應用，像投資組合，旅行商問題等。它的求解難度隨著問題規模的增加指數增長。因此，目前還不存在高效的經典算法來求解組合優化問題。
下面演示使用MindSpore Quantum中的量子啟發式算法求解最大割問題，數據集來源于經典的GSet問題，選取G22圖，其規模是2000節點，19990條邊。
輸出：
可以看到，DSB算法僅用0.53秒就求解出了2000節點的GSet圖，該圖的最大切割數在13353附近。
使用NPU加速量子啟發式算法
上述卓越的求解速度，歸功于MindSpore Quantum中利用NPU對此類量子啟發式算法的顯著加速。我們分別在CPU和NPU后端上運行DSB算法，求解最大割問題：
可以看到，對于同樣的問題，如果使用CPU進行求解，需要14.2秒才能完成，而NPU僅需0.5秒，使求解速度提升了28倍。
MindSpore Quantum是基于昇思MindSpore開源深度學習平臺開發的新一代通用量子計算框架，聚焦于NISQ階段的算法實現與落地。結合HiQ高性能量子計算模擬器和昇思MindSpore并行自動微分能力，MindSpore Quantum有著極簡的開發模式和極致的性能體驗，能夠高效處理量子機器學習、量子化學模擬和量子組合優化等問題，為廣大科研人員、老師和學生提供快速設計和驗證量子算法的高效平臺，讓量子計算觸手可及。
MindSpore Quantum開源倉庫：
https://atomgit.com/mindspore/mindquantum
MindSpore Quantum社區文檔地址：
https://www.mindspore.cn/mindquantum/docs/zh-CN/r0.11/index.html
本次在杭州舉辦的昇思人工智能框架峰會，將會邀請思想領袖、專家學者、企業領軍人物及明星開發者等產學研用代表，共探技術發展趨勢、分享創新成果與實踐經驗。歡迎各界精英共赴前沿之約，攜手打造開放、協同、可持續的人工智能框架新生態！
