Resumen de Metaheurísticas aplicadas al problema de compilación de circuitos cuánticos
Esta tesis se centra en el QCCP aplicado a una clase de algoritmos denominada Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) para resolver problemas Max-Cut. En la literatura, este problema se ha modelado tanto en forma de planning como de scheduling con minimización del makespan. Algunos de los métodos presentes en la literatura proponen la utilización de metaheurísticas como algoritmos genéticos o colonias de hormigas. Existen también extensiones del QCCP que pueden producir compilaciones más eficientes y robustas, aunque añadiendo una mayor complejidad al problema. Por ejemplo, una distribución inicial concreta de qstates en qubits podría ser mejor que una aleatoria; esta extensión se denomina QCCP-V. Otra posible extensión denominada QCCP-X restringe la ejecución concurrente de dos o más qgates que procesen qubits adyacentes. Ambas extensiones son abordadas en esta tesis.
