基于蚁群算法的量子电路调度研究（Matlab平台）
随着量子计算硬件规模的不断扩展，如何在受限的物理拓扑和门操作时长条件下实现高效的量子电路调度，已成为提升量子程序性能的关键问题。本文面向该问题，提出了一种基于蚁群算法的量子电路调度方法，并在 Matlab 平台上完成了完整实现。算法通过构造依赖图与关键路径长度，结合信息素与启发式因子，引导蚂蚁群体搜索可行的门调度序列。在调度过程中，引入硬件约束模型，综合考虑量子比特邻接关系、SWAP 代价以及单、双量子门的时长，从而更贴近实际设备执行特性。
作者：张家梁(完全原创)
引言
随着量子计算硬件和编译技术的快速发展，量子电路的高效调度问题逐渐成为量子编译流程中的重要环节。量子电路调度（Quantum Circuit Scheduling）旨在在保证逻辑依赖正确性的前提下，合理安排量子门的执行顺序，使得电路总体执行时间（深度或 makespan）尽可能缩短，并充分利用硬件的并行执行能力。该问题在 NISQ（Noisy Intermediate-Scale Quantum）阶段尤为关键，因为现有设备量子比特数有限、量子门保真度受限，且量子比特之间的连接通常具有稀疏拓扑结构，额外的门操作和调度延迟将直接降低量子程序的成功概率。
量子电路调度问题本质上是一类组合优化问题，涉及任务依赖约束、多资源竞争与硬件拓扑约束等复杂因素。在经典计算领域，类似的调度问题已被证明是 NP-hard 的，因而难以通过确定性算法在大规模实例上得到最优解。近年来，研究者尝试引入多种启发式与智能优化算法，如遗传算法、模拟退火、粒子群优化等，以期在可接受时间内获得近似最优的调度方案。蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）作为一种群体智能优化方法，因其在路径规划、调度与组合优化等问题上的良好表现而受到关注。其核心思想是通过模拟蚂蚁在路径上释放和累积信息素的过程，引导群体逐步形成优质解，具有全局搜索能力强、易于并行化、适应复杂约束等优点。
尽管已有一些研究探索了智能优化算法在量子电路编译与映射中的应用，但仍存在以下不足：一方面，部分方法忽略了硬件约束，仅在逻辑层面进行门调度，导致结果难以直接在真实设备上执行；另一方面，缺乏系统的性能评估与可视化工具，研究者往往只能依赖单一的深度指标，难以全面分析调度策略的优劣。因此，有必要在算法建模、硬件约束刻画以及实验评估方面开展更深入的研究。
系统架构
1.系统概述
本文设计并实现的量子电路调度系统以蚁群算法为核心优化引擎，结合量子电路解析模块、硬件约束建模模块以及结果评估与可视化模块，形成一个完整的研究与实验平台。系统主要功能包括：
量子电路解析：能够读取 OpenQASM 格式的量子电路文件，提取门操作、量子比特数量及依赖关系。
硬件建模：支持用户自定义量子芯片的拓扑结构（如线性链、二维网格），并设置单、双量子门的执行时长及 SWAP 代价。
蚁群调度优化：基于电路依赖图与关键路径信息，利用蚁群算法搜索候选调度序列，并在迭代过程中进行信息素更新。
性能评估：在得到最优调度方案后，计算调度深度、利用率、平均并发度、关键路径效率等指标，用于定量比较。
可视化：绘制收敛曲线，直观展示算法在迭代中的收敛情况；同时生成量子电路甘特图，显示各量子门在时间轴与量子比特上的分布。
整体上，系统形成了一个“输入 QASM 电路 → 调度优化 → 性能评估 → 可视化分析”的闭环流程，既可用于算法研究，也能作为教学与实验平台。
2.系统流程图
研究方法
本文提出一种基于蚁群优化的量子电路调度方法，通过电路依赖解析与硬件约束建模，结合信息素迭代与启发式搜索机制，实现对调度深度与并行度的有效优化。
实验结果
实验结果表明，基于蚁群算法的量子电路调度方法能够在有限迭代内快速收敛，获得较优的电路深度，并提升并行度与资源利用率。
实验结果
图1 蚁群算法量子电路调度的收敛曲线（ACO Convergence History）
分析：收敛曲线表明蚁群算法在迭代初期即找到最优调度深度（约30个cycle），后续保持稳定。
图2 调度结果甘特图（Gantt Chart of Quantum Circuit Scheduling）
分析：甘特图展示了调度方案中各量子门在不同量子比特上的并行执行情况，整体深度与收敛结果一致。
系统实现
本系统完全基于MATLAB平台开发，主要集成以下脚本与模块：
研究结论
本文围绕量子电路调度问题，提出并实现了一种基于蚁群算法的优化方法。通过对 QASM 电路的解析与依赖建模，引入硬件拓扑约束和门操作时长，算法能够在保证正确性的同时探索多种可行调度序列。实验结果表明，该方法在有限迭代内即可收敛到较优解，显著压缩电路执行深度，并在利用率与并行度等指标上表现良好，验证了蚁群算法在复杂约束下求解调度问题的有效性。此外，本文还开发了多维度评估体系和可视化工具，为直观分析算法性能和调度方案提供了支持。整体来看，本研究不仅展示了智能优化方法在量子编译环节的潜力，也为后续结合更复杂硬件约束与混合优化策略的拓展研究奠定了基础。
实验环境
硬件配置如表：实验所用硬件平台为惠普（HP）暗影精灵10台式机整机，运行 Windows 11 64 位操作系统，作为模型训练与测试的主要计算平台，能够良好支持Matlab的开发需求。
官方声明
实验环境真实性与合规性声明：
本研究所使用的硬件与软件环境均为真实可复现的配置，未采用虚构实验平台或虚拟模拟环境。实验平台为作者自主购买的惠普（HP）暗影精灵 10 台式整机，具体硬件参数详见表。软件环境涵盖操作系统、开发工具、深度学习框架、MATLAB工具等，具体配置详见表，所有软件组件均来源于官方渠道或开源社区，并按照其许可协议合法安装与使用。
研究过程中严格遵循学术诚信和实验可复现性要求，确保所有实验数据、训练过程与结果均可在相同环境下被重复验证，符合科研规范与工程实践标准。
版权声明：
本算法改进中涉及的文字、图片、表格、程序代码及实验数据，除特别注明外，均由7zcode.张家梁独立完成。未经7zcode官方书面许可，任何单位或个人不得擅自复制、传播、修改、转发或用于商业用途。如需引用本研究内容，请遵循学术规范，注明出处，并不得歪曲或误用相关结论。
本研究所使用的第三方开源工具、框架及数据资源均已在文中明确标注，并严格遵守其相应的开源许可协议。使用过程中无违反知识产权相关法规，且全部用于非商业性学术研究用途。