熵增强与量子退火算法与经典迁移策略的结合

构建分层协同架构，通过量子优化层引导经典迁移决策，同时利用经典计算保障实时性和稳定性：

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一、混合架构设计原理

1. ​​量子-经典协同决策模型​​

构建三级决策架构：

2. ​​量子退火的核心作用​​

• ​​全局优化​​：解决经典算法难以处理的高维组合优化问题（如迁移路径选择、资源分配）

• ​​动态适应​​：通过量子隧穿效应快速跳出局部最优解

• ​​熵平衡引导​​：将种群熵作为量子退火的目标函数约束项

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二、关键技术实现路径

1. ​​量子退火问题映射​​

将迁移策略优化转化为量子伊辛模型：

H=−i<j∑​Jij​σi​σj​−hi∑​σi​

• ​​自旋变量​​：σi​表示节点i的迁移状态（0=不迁移，1=迁移）

• ​​耦合系数​​：Jij​反映节点i-j间的迁移收益（基于带宽、负载等指标）

• ​​外场强度​​：hi​表征节点i的熵平衡需求

2. ​​混合迁移决策流程​​

def hybrid_migration_decision():# 经典层采集实时数据load_dat