QAOA算法python实现
时间: 2024-05-17 16:10:47 浏览: 20
QAOA(Quantum Approximate Optimization Algorithm)是一种基于量子计算机的优化算法,用于求解组合优化问题。Python中有多种方式实现QAOA算法,其中最流行的是使用Qiskit工具包。下面是一个简单的QAOA实现的Python代码示例:
```python
import numpy as np
from qiskit import QuantumCircuit, Aer, execute
from qiskit.aqua.algorithms import QAOA
from qiskit.aqua.components.optimizers import COBYLA
# 构造目标函数
def obj_func(x):
w = np.array([1, 2, 3])
return np.dot(w, x)
# 构造问题
p = 1 # 层数
problem = {
'num_vars': 3, # 变量数
'objective': obj_func # 目标函数
}
# 构造优化器
optimizer = COBYLA()
# 构造QAOA实例
qaoa = QAOA(optimizer=optimizer, p=p, problem=problem)
# 运行QAOA算法并获取结果
backend = Aer.get_backend('qasm_simulator')
result = qaoa.run(backend)
# 打印结果
print('Result:', result)
```
上述代码中,我们首先定义了一个目标函数obj_func(x),该函数计算由x给定的向量的加权和。然后,我们构造了一个问题problem,其中包含3个变量,并将目标函数指定为obj_func。接下来,我们构造了一个COBYLA优化器和一个QAOA实例,并运行该实例以获得结果。最后,我们打印出结果。
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