6、解决差旅问题
时间：2022-03-09 16:24:02 | 来源：行业动态
时间：2022-03-09 16:24:02 来源：行业动态
销售人员会收到一份他们需要出差的城市列表，以及每个城市之间的距离，找出一条能够最大限度上节省旅行时间、花费最少的路线。听起来很简单，而差旅问题是很多公司在尝试优化供应链或交付路线时面临的一大问题。
随着销售员需要出差的城市不断增加，可能的路线数量也在成倍增加。对于跨国公司来说，可能要处理数百个目的地、数千个车辆和严格的截止日期，问题也会变得规模巨大，导致传统计算机无法在合理时间内解决。
例如，能源巨头埃克森美孚(ExxonMobil)一直在努力优化跨洋商船的日常航线，涉及到50000多艘船只，每艘载有200000个集装箱，运送总价值为14万亿美元的货物。
目前已经有一些经典算法可应对这一挑战，但考虑到大量潜在可探索的路线，这种模型不可避免地不得不最终被简化和近似。因此，埃克森美孚与IBM展开合作，研究量子算法是否可以在这方面做得更好。
量子计算机一次可进行多项计算，这就意味着量子计算机可以串联运行所有不同的路线，使其能够比传统计算机更快地发现最佳解决方案，而后者必须按顺序评估每个选项。
埃克森美孚的结果似乎很有前景：模拟表明，一旦硬件得到改进，IBM的量子算法可以提供比经典算法更好的结果。
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