Comparativa de métodos para la optimización de parámetros en el algoritmo QAOA

Abstract

En el siguiente trabajo se aborda el estudio comparativo de dos métodos de optimización dentro del Quantum Approximation Optimization Algorithm (QAOA), estos métodos de optimización son la Búsqueda Exhaustiva y la heurística de Búsqueda Local Iterada o Iterativa. Ambos métodos son probados en varios problemas, estos problemas se separan en dos categorías, la primera categoría son los problemas de Ising Spin Model (ISM) y la segunda categoría son los problemas de Max-Cut. Dentro de cada categoría se tienen tres problemas distintos, cada uno difiere en el tipo de configuración que tiene, estas configuraciones son de tipo: lineal, cíclico y completo. Además, la comparativa también se extiende a experimentaciones utilizando computadoras clásicas (simulaciones locales) y computadoras cuánticas (simulaciones reales), estas experimentaciones locales y reales permiten analizar la aplicabilidad de estos métodos de optimización dado el estado actual del hardware cuántico.