QAOA（量子近似优化算法，Quantum Approximate Optimization Algorithm）是由 Farhi、Goldstone 和 Gutmann（2014）提出的一种混合量子-经典算法，用于求解如最大割（Max-Cut）、旅行商问题和图划分等组合优化问题。QAOA 使用一个具有 p 层的参数化线路，在“问题酉算子”（编码代价函数）和“混合酉算子”（探索解空间）之间交替。经典优化器调整这 2p 个参数（γ、β）以最大化期望的解质量。当 p→∞ 时，QAOA 收敛到精确的最优解。对于实际的 NISQ 设备，p=1 或 p=2 层较为常见。QAOA 被认为是最有前景的近期量子算法之一。HLQuantum 包含内置的 QAOA 实现。