Improving Feasibility in Quantum Approximate Optimization Algorithm for Vehicle Routing via Constraint-Aware Initialization and Hybrid XY-X Mixing
Este artigo propõe uma melhoria no Algoritmo de Otimização Aproximada Quântica (QAOA) para o Problema de Roteamento de Veículos, utilizando uma inicialização consciente de restrições e um misturador híbrido XY-X para aumentar a probabilidade de encontrar soluções viáveis e reduzir a energia, demonstrando superioridade sobre o QAOA padrão em simulações ideais e com ruído, embora a vantagem seja atenuada em cenários de hardware atual.