<div dir="ltr">People interested in the most effective methods for improving quantum optimization algorithms should read the excellent compendium of methods in   <br><br><blockquote style="margin:0 0 0 40px;border:none;padding:0px">Using a quantum computer to solve a real-world problem -- what can be achieved today?<div>by Robert Cumming and Tim Thomas, 62 pages</div><div><table summary="Additional metadata" style="color:rgb(0,0,0);font-family:"Lucida Grande",Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:12.312px"><tbody><tr style="margin-top:0px;margin-bottom:0px"><td class="gmail-tablecell gmail-arxivdoi" style="display:inline-flex;padding:0px 6.5px 0px 0px;vertical-align:top;border:0px;font-size:0.95em"><a href="https://doi.org/10.48550/arXiv.2211.13080">https://doi.org/10.48550/arXiv.2211.13080</a></td></tr></tbody></table></div></blockquote><div><br></div><div>They apply</div><div><ul><li>QAOA (Quantum Approximate Optimization Algorithm by Farhi in 2014 or Quantum Alternating Operator Ansatz by Hadfield in 2017)</li><li>VQE (Variational Quantum Eigensolver by Peruzzo in 2013)</li><li>Quantum Annealing (D-Wave in 2011) </li></ul><div>to variations of ambulance logistic problems. These facilities location problems are forms of the NP-Hard set cover problem and relate to how to allocate resources to fight forest fires in New Mexico.</div></div><div><br></div><div>-Roger</div><div><br></div><div><br></div></div>