| dc.description.abstract | Problemas de otimização possuem aplicações de grande interesse na indústria e na academia. Devido a sua alta complexidade computacional, os problemas de otimização combinatória são de especial interesse. Uma boa estratégia para resolver problemas de otimização combinatória é através da utilização de meta-heurísticas. Neste trabalho, estudamos a maneira como uma meta heurística oriunda do ferromagnetismo e da mecânica estatística pode ser utilizada, por meio de uma arquitetura híbrida entre processadores NISQ (do inglês, Noisy Intermediate Scale Quantum) e otimizadores clássicos, para encontrar boas aproximações para problemas de otimização combinatória. Dois Algoritmos Quânticos Variacionais, o Variational Quantum Eigensolver e o Quantum Approximate Optimization Algorithm, foram implementados para resolver os problemas do CLIQUE e também do particionamento de conjuntos, obtendo resultados encorajadores. | pt_BR |
