A Grover-Based Quantum Algorithm for Solving Perfect Mazes via Fitness-Guided Search
Michelle L. Wu
我们提出了一个量子算法,通过将寻路任务作为结构化搜索问题来解决完美迷宫。 该算法基于Grover的振幅放大,对叠加的所有候选路径进行编码,并使用基于量子算术的可逆健身运算符评估它们与目标的接近度。 格罗弗兼容的神谕标志着高适应性状态,自适应截止策略会迭代地改进搜索。 我们提供正式的定义,统一结构和收敛保证,以及资源分析,显示具有迷宫大小和路径长度的高效扩展。 该框架是量子混合路径查找和规划的基础。 完整的算法管道从编码到放大,包括神谕设计和健身评估。 该方法易于扩展到其他搜索域,包括通过树状或无边图形进行导航。
We present a quantum algorithm for solving perfect mazes by casting the pathfinding task as a structured search problem. Building on Grover's amplitude amplification, the algorithm encodes all candidate paths in superposition and evaluates their proximity to the goal using a reversible fitness operator based on quantum arithmetic. A Grover-compatible oracle marks high-fitness states, and an adaptive cutoff strategy refines the search iteratively. We provide formal definitions, unitary constructi...