QAOA（Quantum Approximate Optimization Algorithm、量子近似最適化アルゴリズム）は、Max-Cut、巡回セールスマン、グラフ分割のような組合せ最適化問題を解くために、Farhi、Goldstone、Gutmann（2014年）によって導入された量子・古典ハイブリッドアルゴリズムです。QAOAはp層のパラメータ化回路を用い、「問題ユニタリ」（コスト関数を符号化）と「ミキサーユニタリ」（解空間を探索）を交互に適用します。古典最適化器が2p個のパラメータ（γ、β）を調整し、期待される解の質を最大化します。p→∞では、QAOAは厳密な最適解に収束します。実用的なNISQデバイスでは、p=1またはp=2層が一般的です。QAOAは最も有望な近未来型量子アルゴリズムの一つと考えられています。HLQuantumは組み込みのQAOA実装を含んでいます。