Otimização contínua por busca de distribuição quântica adaptativa

Introduzimos a busca de distribuição quântica adaptativa (QuADS), um algoritmo quântico de otimização contínua que integra a busca adaptativa de Grover (GAS) com a estratégia de evolução de adaptação de matriz de covariância (CMA-ES), uma técnica clássica para otimização contínua. O QuADS utiliza as capacidades de busca baseadas em quântica do GAS e as aprimora com os princípios do CMA-ES para uma otimização mais eficiente. Ele emprega uma distribuição normal multivariada para o estado inicial da busca quântica e a atualiza repetidamente ao longo do processo de otimização. Nossas simulações numéricas mostram que o QuADS supera tanto o GAS quanto o CMA-ES. Isso é alcançado por meio do refinamento adaptativo da distribuição do estado inicial, ao invés de usar consistentemente um estado uniforme, resultando em menos chamadas de oráculo. Este estudo apresenta um passo importante para explorar o potencial da computação quântica para a otimização contínua. Publicado pela American Physical Society 2024.