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Meldung
03.09.2025

ProvideQ: Neuer Quantenalgorithmus für Optimierungsprobleme

Im Projekt ProvideQ ist ein neuer Quantenalgorithmus entstanden, der bei der Lösung verbreiteter Optimierungsprobleme helfen kann. Erste Laufzeitabschätzungen zeigen: Er könnte klassischen Verfahren in Tempo und Effizienz überlegen sein.

ProvideQ Container
Die Vision von ProvideQ: Optimierungsprobleme lösen, etwa beim Beladen von LKW
© Pixabay

Wie lässt sich ein Lastwagen so beladen, dass der Wert der Fracht möglichst hoch ist, ohne das Maximalgewicht zu überschreiten? Wie können knappe Entwicklungsbudgets zugeteilt, Projektportfolios optimiert oder Kundenanfragen bei begrenzten Produktionskapazitäten bestätigt werden? Solche sogenannten Rucksackprobleme treten in vielen Bereichen von Logistik und Produktion auf. Sie fordern selbst heutige Hochleistungscomputer heraus – und schon kleine Verbesserungen bei Geschwindigkeit oder Lösungsqualität versprechen erhebliches wirtschaftliches Potenzial. 

Forschende der Leibniz Universität Hannover und der TU Braunschweig haben nun im Rahmen des vom BMWE geförderten Projekts ProvideQ einen neuen Ansatz entwickelt: den Quantum Tree Generator Algorithmus. Er ist speziell darauf ausgelegt, die besonderen Fähigkeiten von Quantencomputern für Rucksackprobleme nutzbar zu machen. Durch eine geschickte Strukturierung möglicher Lösungen und das Ausnutzen quantentypischer Eigenschaften bei der Suche nach dem Optimum kann der Quantencomputer seine Vorteile gegenüber klassischen Ansätzen ausspielen. Veröffentlicht wurden die Ergebnisse im renommierten Fachjournal „npj Quantum Information“.

Besonders hervorzuheben: Die Geschwindigkeit des neuen Algorithmus wurde mit einem neuen Ansatz gründlich überprüft. Realistische Laufzeitabschätzungen deuten darauf hin, dass er für relevante Problemgrößen klassische Ansätze in Tempo und Speicherbedarf übertreffen könnte. Zwar ist er – wie viele andere Quantenalgorithmen – auf heutiger Hardware noch nicht praktisch einsetzbar. Doch mit der fortschreitenden Entwicklung von Quantencomputern wächst das Potenzial stetig. 

Aktuell untersucht das Team, ob sich der Algorithmus auch auf verwandte Problemstellungen übertragen lässt. In Kombination mit der ebenfalls im Projekt entstandenen ProvideQ Toolbox und der Expertise der beteiligten Optimierungsdienstleister könnte dieser Fortschritt langfristig dazu beitragen, praktische Anwendungen zu erschließen – so dass vielleicht schon bald optimal beladene Lastwagen über unsere Straßen rollen.

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