Quantum Approximate Optimization Algorithm was introduced to produce approximate solutions for combinatorial optimization problems by Edward Farhi and Jeffrey Goldstone at the Center for Theoretical Physics
Massachusetts Institute of Technology, Cambridge in 2014. 

The quantum circuit that implements the algorithm consists of unitary gates whose locality is at most the locality of the objective function whose optimum is sought. The algorithm depends on an integer p ≥ 1 and the quality of the approximation improves as p is increased. The depth of the circuit grows linearly with p times (at worst) the number of constraints. Authors believe that this quantum algorithm is of use in finding solutions to combinatorial search problems beyond what classical algorithms can achieve.

QAOA is focused on finding a good approximate solution to an optimization problem whereas the Quantum Adiabatic Algorithm, QAA, is designed to find the optimal solution and will do so if the run time is long enough.
อัลกอริทึมการหาค่าเหมาะที่สุดโดยประมาณของควอนตัมถูกนำมาใช้เพื่อสร้างวิธีแก้ปัญหาโดยประมาณสำหรับปัญหาการหาค่าเหมาะที่สุดแบบผสมผสานโดย Edward Farhi และ Jeffrey Goldstone ที่ศูนย์ฟิสิกส์ทฤษฎีสถาบันเทคโนโลยีแมสซาชูเซตส์ เมืองเคมบริดจ์ในปี 2014 วงจรควอนตัมที่ใช้อัลกอริทึมประกอบด้วยประตูรวมซึ่งมีตำแหน่งอยู่ที่ บริเวณส่วนใหญ่ของฟังก์ชันวัตถุประสงค์ที่ต้องการหาค่าที่เหมาะสมที่สุด อัลกอริธึมขึ้นอยู่กับจำนวนเต็ม p ≥ 1 และคุณภาพของการประมาณจะดีขึ้นเมื่อ p เพิ่มขึ้น ความลึกของวงจรจะเพิ่มขึ้นเป็นเส้นตรงโดยมีค่า p คูณ (ที่แย่ที่สุด) ของจำนวนข้อจำกัด ผู้เขียนเชื่อว่าอัลกอริธึมควอนตัมนี้ใช้ในการค้นหาวิธีแก้ไขปัญหาการค้นหาแบบผสมผสาน นอกเหนือจากที่อัลกอริธึมแบบคลาสสิกสามารถทำได้ QAOA มุ่งเน้นไปที่การค้นหาวิธีแก้ปัญหาโดยประมาณที่ดีสำหรับปัญหาการปรับให้เหมาะสม ในขณะที่อัลกอริทึมควอนตัมอะเดียแบติก (QAA) ได้รับการออกแบบมาเพื่อค้นหาวิธีแก้ปัญหาที่เหมาะสมที่สุด และจะดำเนินการดังกล่าวหากเวลารันนานเพียงพอ
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence