量子计算机利用量子并行性和专用算法来同时探索多个解决方案，从而提高大规模优化问题的效率。与顺序处理数据的经典计算机不同，量子比特（qubit）可以存在于叠加态中，从而允许量子算法同时评估许多潜在的解决方案。 这种能力对于路线规划、资源分配或财务建模等优化任务特别有用，因为可能的配置数量会随着问题规模呈指数增长。 例如，量子计算机可以在经典方法所需时间的一小部分内分析物流网络的所有可能的交付路线[6][8]。
一个实际的例子是量子近似优化算法 (QAOA)，它解决了组合优化问题。 QAOA 使用量子电路迭代地改进解决方案，在探索和利用之间取得比模拟退火等经典启发式算法更有效的平衡。 在投资组合优化中，平衡风险和回报涉及评估数百万种资产组合，量子算法可以通过将资产之间的相关性编码到纠缠量子比特状态中，更快地识别出接近最优的解决方案。 类似地，量子退火（用于 D-Wave 系统）利用量子隧穿来逃逸能量地形中的局部最小值，这是经典优化中的常见瓶颈[6][8]。
当前的应用已经展示了效率提升。 例如，大众汽车使用量子计算来优化里斯本的公共巴士路线，通过更快地计算最佳路径，将运营成本降低了 20%。 在材料科学中，量子模拟通过有效地导航复杂的分子配置，加速了节能催化剂的发现。 虽然仍在发展中，但这些方法受益于量子计算机处理高维数据和概率关系的能力，这是经典优化框架中的关键挑战[6][8]。
[6] quantum_efficiency [8] greatly_improving_efficiency