用于优化的量子算法是利用量子力学原理更有效地解决优化问题的计算方法。 这些问题通常涉及从大量可能性中找到最佳解决方案，例如最小化成本或最大化效率。 与按顺序或有限并行评估解决方案的经典算法不同，量子算法利用叠加和纠缠来同时探索多个解决方案。 例子包括量子近似优化算法 (QAOA) 和变分量子本征求解器 (VQE)，它们针对组合优化任务，如调度或资源分配。 这些算法旨在为特定问题类型提供加速，但其有效性取决于问题结构和可用的量子硬件。
量子优化算法通过将问题编码到量子系统中并利用量子特性来导航潜在的解决方案。 例如，QAOA 使用参数化的量子电路来准备表示可能的解决方案的叠加态。 该电路应用一系列算子（模拟问题的成本函数和混合项），这些算子经过经典优化，以最大化测量低能量（最优）态的概率。 类似地，VQE 通过迭代调整量子电路参数来逼近问题哈密顿量的基态，该哈密顿量编码了优化目标。 量子退火是 D-Wave 等设备使用的另一种方法，它逐渐将量子系统从初始状态演化到表示解决方案的状态，利用量子隧穿来逃离局部最小值。 这些方法通常将量子计算与经典优化循环相结合以完善结果。
量子优化算法的实际应用包括物流路线规划、金融领域的投资组合优化以及化学领域的分子建模。 例如，QAOA 已经在 Max-Cut 等图问题上进行了测试，这对网络设计有影响，而 VQE 则用于模拟分子结构以进行药物发现。 目前的实现依赖于噪声中等规模量子 (NISQ) 硬件，由于量子比特数和错误率，这限制了问题规模。 开发人员可以使用 Qiskit 或 Cirq 等框架来实现这些算法，但现实世界中的可扩展性仍然是一个挑战。 虽然尚未证明量子优化对于大规模问题的优势，但正在进行的研究侧重于误差缓解和混合量子-经典方法，以弥合差距，直到容错硬件可用。