[发明专利]数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种数据处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取针对优化问题预先建立的最小化目标函数；确定最小化目标函数对应的初始权重图；采用预设提取策略，从初始权重图中提取部分权重图，得到目标权重图；确定目标权重图包含的目标格点的新的权重，得到新的目标权重图；将新的目标权重图转换为量子线路，并基于量子线路对新的目标权重图进行求解，得到目标格点对应的目标优化解；根据目标格点对应的目标优化解、以及初始权重图包含的除目标格点以外的其他格点对应的初始解，确定最小化目标函数的目标解。采用本方法可以提高优化问题的求解精确度和求解效率，可以适用于求解大规模优化问题。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种数据处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

背景技术

优化问题是运筹学中的一个重要分支，涉及信息技术、经济管理、工业工程、交通运输、通信网络等诸多领域。优化问题的目标是从可行解集中求出最优解。典型的优化问题有旅行商问题、生产调度问题、背包问题、装箱问题、图着色问题、聚类问题、最大团问题、最切割问题等。

目前，已有较多适用于经典计算机的优化算法可用于求解优化问题。然而，对于可行解集数量庞大的优化问题，通过经典计算机采用相关的优化算法进行求解，需要非常长的时间才可能得到目标优化解，否则只能牺牲求解精确度得到精确度较低的初始解，因而经典计算机无法适用于求解大规模优化问题。随着量子计算技术的发展，出现了使用量子计算系统求解优化问题的方法，可指数级提高优化问题的求解效率。然而，由于量子硬件技术的限制，目前的量子计算系统只能处理100个左右量子比特，还无法用于求解大规模优化问题。

亟待一种适用于求解大规模优化问题的数据处理方法。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够适用于求解大规模优化问题的数据处理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

第一方面，本申请提供了一种数据处理方法。所述方法包括：

获取针对目标优化问题建立的最小化目标函数；

确定所述最小化目标函数对应的初始权重图；所述初始权重图包含的每个格点与所述优化问题中的一个待优化参数对应；

采用预设提取策略，从所述初始权重图中提取目标权重图，并确定所述目标权重图包含的目标格点的新的权重，得到新的目标权重图；

将所述新的目标权重图转换为量子线路，并基于所述量子线路对所述新的目标权重图进行求解，得到所述目标格点对应的目标优化解；

根据所述目标格点对应的目标优化解、以及所述初始权重图包含的除所述目标格点以外的其他格点对应的初始解，确定所述最小化目标函数的目标解；所述初始解是在预设执行约束条件下通过优化算法确定出的所述最小化目标函数的解。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

根据所述目标解对所述优化算法的输入解进行更新；

在所述预设执行约束条件下，通过更新输入解后的优化算法确定所述最小化目标函数的解，得到所述其他格点对应的新的初始解，并返回执行采用预设提取策略，从所述初始权重图中提取目标权重图的步骤。

在其中一个实施例中，所述确定所述目标权重图包含的目标格点的新的权重，得到新的目标权重图，包括：

在所述初始权重图包含的除目标格点以外的其他格点中，确定与所述目标格点相连的关联格点；所述目标格点为所述目标权重图包含的格点；

根据所述目标格点的初始权重、以及连接所述目标格点和所述关联格点的边的初始权重，确定所述目标格点的新的权重，得到新的目标权重图。

在其中一个实施例中，所述每个格点对应的所述初始解为二元变量；