反馈迭代式融合量子和经典计算的光网络资源分配方法

本发明提供一种反馈迭代式融合量子和经典计算的光网络资源分配方法，包括：应用启发式算法预处理光网络资源，建立相应资源分配问题的QUBO模型：将所述候选光路与候选资源信息作为二进制逻辑变量，根据约束条件，将资源分配方案映射成不同大小的哈密顿量；结合启发式算法，在专用量子计算机中求解QUBO模型，经过后处理获得资源分配方案。本发明结合经典计算和量子计算的特点，有效的避免分配方案陷入局部最优；利用专用量子计算机的并行计算优势，降低资源分配的决策时间，保证了网络具有较低的长期阻塞率和频谱利用率，满足快速、高效解决光网络资源分配问题的需求，适合推广应用。