# HIC

**Repository Path**: mangrovecoder/hic

## Basic Information

- **Project Name**: HIC
- **Description**: HIQ Ising Challenge
- **Primary Language**: Python
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2024-10-09
- **Last Updated**: 2025-05-13

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# HIQ Ising Challenge

## 背景/价值

纵览业界各个量子平台

它山之石，可以攻玉

**痛点**

数据集介绍不多，使用不够友好

没有最优解

算法、求解器与数据的联系不够

**价值**

现在类似的graph/ising/QUCO数据库全部是海外的，

国内本源、玻色、图灵等友商，还没有做类似的模块

吸引更多的人使用MinQuantum，推动启发式算法的落地应用



## 数据集

**可参考的友商**

Gset 业界比较认可的数据集，2003年就提出；提供了71种Gset图，缺少最优解，基本没有维护更新

<https://web.stanford.edu/~yyye/yyye/Gset/>

MQLib 提供3296个案例，开源了37种启发式算法的C++实现求解器代码，评估启发式算法对不同问题的适应性

<https://github.com/MQLib/MQLib>

QPLIB 提供8164个案例，比较崭新，案例种类全面，介绍详尽，有最优解

<https://qplib.zib.de/index.html>

Pennylane 设计漂亮，提供化学分子、自旋模型等数据，引导用户使用pennylane调用数据

<https://pennylane.ai/datasets/>

data

| problem | dataset              | count | nodes   | reference                                                    |
| ------- | -------------------- | ----- | ------- | ------------------------------------------------------------ |
| maxcut  | Random graph         |       | 10~1w | networkx                                                     |
|         | Full-connected graph |       | 10~1100 |                                                              |
|         | Bitpartite graph |       |         |                                                              |
|         | GSet                 |       |         |                                                              |
|         | QPlib     |       |         | [url](https://qplib.zib.de/qplib/QPLIB_0032.qplib) |
|         |                      |       |         |                                                              |
| QUBO    | GridDiscreteS28      |       |         |                                                              |
|         | 黑客松-QAOA          |       |         | [黑客松](https://competition.huaweicloud.com/information/1000042022/html10) |
|         | 黑客松-QAIA          |       |         |                                                              |
|         | bqp |       |         | [url](https://people.brunel.ac.uk/~mastjjb/jeb/orlib/files/?C=S;O=D) |

格式

数据格式提供两种

一种是hiq自己的格式，无格式/txt

黑客松提供的是ising模型的数据格式
$$H(\sigma)=-\sum \limits_{i j} J_{ij}\sigma_{i}\sigma_{j}-\mu\sum\limits_j h_j\sigma_j$$

一种是业界比较通用的格式



## 结构目录

- data 数据模块，存储包括graph和ising格式的数据集
- src 计算模块，量子启发式算法求解器
- utils 工具模块，包括生成数据，使用数据的代码



## 如何使用

生成数据

```python
# 生成随机图、全连接图
# 可参考 utils/test_generate_data.py 中的样例，设置图的节点、边稀疏或密集，权值，是否保存
from generate_data import Generate
gen = Generate(node=i)
gen.generate_rgraph(type="sparse",weight= 1,save=True)

# 将quco中的mimoset数据集转换成ising格式
# 可参考 data/quco/mimoset/read_mimo.py 中的样例

dataset = []
filelist = ["MLD_data\\0.pickle"]

data = pickle.load(open(filename, "rb"))
dataset.append(
    [
        data["H"],
        data["y"],
        data["bits"],
        data["num_bits_per_symbol"],
        data["SNR"],
    ]
)

mimo = Mimo(dataset)
mimo.save_ising(ising_generator, name=0)
```



使用数据

```python
# 可参考 utils/test_solver.py 的样例，读取数据集
G = read_maxcut("../data/maxcut/gset/G1")
# G = read_maxcut("../data/maxcut/fgraph/fgraph_200")
# G = read_maxcut("../data/maxcut/rgraph/rgraph_dense_100")

J, H = read_quco("../data/quco/mimoset/mimo_ising_0.json")
```



## 页面

搭建简易的页面

做演示



## 日志

20241008
SB等算法跑通数据

20240930
整理qubo数据
读写数据的模块

20240927
mqlib的数据难以处理，借鉴QPLIB的数据
换数据集，原来的spinclass等是02年的，比较旧   [1](https://github.com/MQLib/MQLib/blob/master/hhdata/BURER2002.rf)，  [2](https://github.com/MQLib/MQLib/blob/master/hhdata/PALUBECKIS2004bMST1.rf)

20240926

快速出demo

可以放在gitee上

先生成一版的数据

自己生成的数据好弄，比较麻烦的就是提取其他的数据