本發明涉及量子計算，更具體地說，本發明涉及一種基于量子計算優化的電商廣告投放策略生成方法及系統。
背景技術：
1、在當今的電子商務領域，在線廣告投放是實現精準營銷、提升商品銷量的核心手段，廣告投放策略的優化效果直接關系到企業的獲客成本與投資回報率，一個高效的廣告策略通常涉及對多個核心參數，如日預算、出價、投放時段、受眾畫像、關鍵詞等的組合進行優化近年來，量子計算技術的興起為解決復雜優化問題提供了革命性的新思路，量子計算以其疊加、糾纏等獨特物理特性，理論上可在特定問題上實現對經典計算的指數級加速，量子近似優化算法qaoa作為解決組合優化問題的前沿算法，已展現出巨大潛力。
2、然而，將qaoa等量子算法真正應用于電商廣告投放這一具體商業場景，仍面臨巨大挑戰，一方面，需要設計有效的編碼方案將商業參數映射到量子態，并建立參數間的量子糾纏關聯以準確反映業務邏輯；另一方面，量子計算過程易受噪聲干擾，且如何將動態變化的商業指標作為反饋信號來實時調控量子優化過程，實現與傳統廣告投放平臺的無縫集成，尚缺乏成熟可行的系統架構與實施方案，因此提出一種基于量子計算優化的電商廣告投放策略生成方法及系統。
技術實現思路
1、為了克服現有技術的上述缺陷，本發明提供一種基于量子計算優化的電商廣告投放策略生成方法及系統，以解決上述背景技術中提出的問題。
2、為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：一種基于量子計算優化的電商廣告投放策略生成方法，包括以下步驟：
3、s1：參數編碼，采集電商廣告投放鏈路中的多個核心參數，將每一參數的可選取值映射為量子比特的量子態，并通過施加h門操作使量子比特處于疊加態，以構建表征所有可能參數組合的高維量子參數空間；
4、s2：量子優化，基于量子近似優化算法qaoa進行策略搜索，包括：關聯建模子，根據所述核心參數間的互信息值，確定互信息值不低于預設閾值的參數對，并基于所有符合條件的參數對構建用于描述廣告優化目標的問題哈密頓量；
5、s3：線路演化子，制備參數化的量子線路，通過交替施加由所述問題哈密頓量導出的酉算子和混合哈密頓量導出的酉算子來演化量子態，從而在所述高維量子參數空間中進行并行搜索，使最終量子態的概率幅集中于對應最優投放策略的基態附近；
6、s4：策略解算，對所述量子優化步驟輸出的最終量子態進行量子測量，將測量結果坍縮得到的經典比特序列解碼為對應的參數配置組合，作為初始廣告投放策略；
7、s5：動態優化，在廣告投放過程中，采集廣告投放平臺的實時數據流，根據所述實時數據流計算得到反饋信號，并依據該反饋信號動態調整所述問題哈密頓量中與參數對關聯強度相關的項、以及所述參數編碼步驟中的參數權重；
8、s6：策略驗證與輸出，對經s5處理后的當前最優策略，采用經典梯度下降算法進行局部尋優驗證；其中，在所述量子優化步驟的線路演化過程中，采用表面碼進行實時量子糾錯；經驗證后，輸出最終的電商廣告投放策略。
9、優選的，所述s1中采用基態編碼方式，將每一參數的可選取值映射到多個量子比特的計算基態上；
10、通過對表征參數的量子比特施加h門操作，構建所有可能參數組合的均勻疊加態。
11、優選的，所述s1中參數權重的調整通過施加相應角度的ry門旋轉操作實現。
12、優選的，所述s2中預設閾值為一動態閾值，其取值基于歷史投放數據中參數間的總體關聯度確定。
13、優選的，所述s5的觸發，是基于對實時數據流的監控，當監控到表征廣告投放效率的技術指標發生預設程度的惡化時，則生成所述反饋信號；
14、其中，所述技術指標包括下列中的至少一項：獲客成本相對于基準值的波動幅度、點擊率、廣告投入產出比roi。
15、優選的，所述s5中采集的實時數據包括用于量化廣告投放效果及效率的核心指標；所述反饋信號基于所述核心指標相對于預期目標的偏離程度來計算，并用于動態調整所述量子優化過程的參數。
16、還提供了一種基于量子計算優化的電商廣告投放策略生成系統，用于實現上述的方法，包括：經典服務器和與所述經典服務器通信連接的量子計算設備；
17、所述量子計算設備包括：
18、參數量子化編碼單元，配置用于將電商廣告投放核心參數編碼為量子比特的疊加態；
19、量子優化處理單元，與所述參數量子化編碼單元連接，配置用于執行量子近似優化算法qaoa，通過量子門操作建立參數間的糾纏關聯并進行并行搜索；
20、量子測量單元，與所述量子優化處理單元連接，配置用于對優化后的量子態進行測量，得到初始策略；
21、量子糾錯單元，集成于所述量子優化處理單元中，配置用于在量子計算過程中采用表面碼進行實時量子糾錯；
22、所述經典服務器配置用于：
23、控制所述量子計算設備執行計算任務；
24、采集廣告投放平臺的實時數據流，根據所述實時數據流生成反饋信號，并發送至所述量子計算設備以動態調整量子優化過程；
25、對所述量子計算設備輸出的初始策略，采用經典梯度下降算法進行局部尋優驗證后，輸出最終的電商廣告投放策略。
26、優選的，所述量子計算設備中的量子優化處理單元包含一量子處理器，該量子處理器包含的物理量子比特數量不少于20個。
27、優選的，所述經典服務器通過應用程序編程接口api與電商廣告投放平臺建立數據連接。
28、優選的，所述經典服務器包含一經典計算單元，用于執行所述梯度下降算法；
29、所述系統還包括一可視化交互界面，用于展示量子糾纏關聯關系及投放效果數據。
30、本發明的技術效果和優點：
31、通過引入量子計算范式，構建了基于參數化量子線路的高維并行搜索機制，有效解決了經典計算機在電商廣告多參數組合優化中面臨的計算復雜度指數增長問題，將廣告核心參數編碼為量子疊加態，利用量子近似優化算法在量子空間中進行全局尋優，通過量子糾纏關聯建模與量子振幅放大效應，實現了對海量策略組合的指數級加速搜索，顯著提升了最優廣告策略的生成效率與質量，克服了經典優化算法易陷入局部最優、處理高維數據時延高的固有缺陷；
32、通過設計經典與量子混合架構與動態反饋優化機制，實現了廣告投放策略的實時自適應調整，顯著提升了系統的實用性與魯棒性，通過經典服務器實時監控廣告效果指標，并生成反饋信號動態調整量子優化過程中的哈密頓量參數與編碼權重，使得量子優化模型能夠自適應市場環境變化，同時，采用表面碼進行實時量子糾錯，并結合經典梯度下降算法對量子優化結果進行局部驗證，確保了策略生成過程的穩定性與結果的可靠性，實現了量子計算優勢與經典計算保障的有機結合；
33、通過將量子優化過程與具體的電商廣告業務指標深度耦合，實現了技術手段與商業目標的精準對齊，提供了可量化的業務提升效果，通過預設的動態閾值基于歷史投放數據中的參數關聯度自動確定，反饋信號的觸發與量化均直接關聯于獲客成本、點擊率、投入產出比等核心業務指標，使得生成的廣告策略不僅數學上最優，更在商業價值上最優，可視化交互界面進一步增強了策略生成過程的可解釋性，為業務決策提供了直觀支持。