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QEGD算法：用QAOA稀疏化图改进组合优化
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AI 综述
2026-11-11，University of Tennessee Knoxville 团队在 arXiv quant-ph 发表 Quantum Enhanced Graph Decomposition（QEGD）启发式算法。该算法以 QAOA 作为子程序，通过局部顶点合并的方式稀疏化图，用于改进组合优化求解。报道指出，在随机 5-regular 和 6-regular 图的 MaxCut 问题上，QEGD 的近似比均高于 GDOA。这是目前关于该算法的首篇报道，尚无更早的进展信息。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展11月11日 13:00
UTK团队提出QEGD算法，在随机5-regular与6-regular图MaxCut上近似比优于GDOA。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月11日
- arXiv quant-ph（量子信息与量子物理）Quantum Enhanced Graph Decomposition（QEGD）算法提出：用 QAOA 稀疏化图以改进组合优化求解
University of Tennessee Knoxville 团队提出 Quantum Enhanced Graph Decomposition（QEGD）启发式算法，以 QAOA 作为子程序通过局部顶点合并稀疏化图，在随机 5-regular 和 6-regular 图的 MaxCut 问题上近似比均高于 GDOA。
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