[1Yin-A] Poster 1

[1Yin-A-33] Investigation of optimization methods combining quantum approximate optimization algorithms and genetic algorithms

〇Hidemoto Nakada¹, Siyue Dong¹, Mitsuhisa Sato¹ (1. Juntendo University)

Keywords:

Quantum Approximate Optimization Algorithm,Genetic Algorithm

量子近似最適化アルゴリズム(以下QAOA)は量子アニーリングを離散化し、ゲート型量子計算機で実行可能にする手法である。QAOAは2つのハミルトニアンを交互に最小化することで、大域的探索と局所的探索を行う。この段数を増やせば最適解が得られることが保証されているが、段数を増やすことは容易ではない。本研究では、層の浅いQAOAで得られる解を、遺伝的アルゴリズムの初期解集合とするハイブリッド最適化手法を提案する。グラフのmax cut問題にこの手法を適用して評価を行う。