{"id":29414,"date":"2025-10-28T12:46:58","date_gmt":"2025-10-28T15:46:58","guid":{"rendered":"https:\/\/www.fi.uncoma.edu.ar\/?p=29414"},"modified":"2025-10-28T13:37:58","modified_gmt":"2025-10-28T16:37:58","slug":"adriano-lusso-pruebas-y-analisis-de-algoritmos-cuanticos-para-optimizacion-combinatoria","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.fi.uncoma.edu.ar\/index.php\/nuevos-lic-lcc\/adriano-lusso-pruebas-y-analisis-de-algoritmos-cuanticos-para-optimizacion-combinatoria\/","title":{"rendered":"Adriano Lusso: Pruebas y an\u00e1lisis de algoritmos cu\u00e1nticos para optimizaci\u00f3n combinatoria"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"29414\" class=\"elementor elementor-29414\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-c64400f elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"c64400f\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-3410869\" data-id=\"3410869\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ae51bcb elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"ae51bcb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.6.7 - 03-07-2022 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#818a91;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#818a91;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><strong>T\u00edtulo<\/strong>: \u00ab<em>Pruebas y an\u00e1lisis de algoritmos cu\u00e1nticos para optimizaci\u00f3n combinatoria\u00bb<\/em><\/p><div><p><strong>Defendida:<\/strong> 28 de octubre de 2025<\/p><p><strong>Tesista<\/strong>: Adriano Mauricio Lusso<\/p><p><strong>Directores<\/strong>:\u00a0 Christian N. Gimenez &#8211; Alejandro Mata Ali<\/p><\/div><div><strong>Resumen<\/strong><\/div><div><p>Desde sus or\u00edgenes, la computaci\u00f3n ha evolucionado tanto en sus fundamentos te\u00f3ricos como en sus capacidades tecnol\u00f3gicas, permitiendo abordar problemas cada vez m\u00e1s\u00a0 complejos. No obstante, ciertos desaf\u00edos, como los que plantea la optimizaci\u00f3n combinatoria, contin\u00faan siendo inecientes de resolver dentro del paradigma cl\u00e1sico. En este contexto, la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica, y en particular algoritmos como el Algoritmo Cu\u00e1ntico de Optimizaci\u00f3n Aproximada (QAOA), surgen como alternativas prometedoras. Esta tesis estudia la aplicabilidad de QAOA al Problema de Reasignaci\u00f3n de Puestos de Trabajo (JRP), un problema con relevancia industrial directa que ha sido escasamente abordado en el \u00e1mbito de la investigaci\u00f3n desde la perspectiva de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica. La propuesta consiste en implementar el JRP mediante QAOA y realizar simulaciones en entornos cu\u00e1nticos sin ruido. Se dene un conjunto de hiperpar\u00e1metros para el algoritmo y se genera una muestra representativa de 105 instancias del JRP. Luego, se establecen m\u00e9tricas de rendimiento para evaluar la calidad de las soluciones obtenidas y la robustez del algoritmo ante distintos escenarios. Los datos recopilados son posteriormente analizados y comparados. La motivaci\u00f3n para explorar QAOA en este contexto es doble. Por un lado, aplicar este al- goritmo a problemas combinatorios cl\u00e1sicos como los de asignaci\u00f3n permite estudiar su de- sempe\u00f1o y escalabilidad bajo restricciones realistas, propias de los dispositivos NISQ (Cu\u00e1nticos Ruidosos y de Escala Intermedia): cantidad limitada de bit cu\u00e1nticos, circuitos poco profundos y restricciones en la cantidad de iteraciones de optimizaci\u00f3n. Por otro lado, si bien las formulaciones cl\u00e1sicas de JRP pueden resolverse de forma eciente, en la pr\u00e1ctica industrial suelen abordarse con restricciones blandas, lo que complejiza el problema y reduce dr\u00e1sticamente la efectividad de los solucionadores cl\u00e1sicos. En contraste, en QAOA este tipo de restricciones pueden integrarse de manera natural gracias a su estructura variacional, evitando as\u00ed los costos computacionales signicativos que enfrentan los m\u00e9todos cl\u00e1sicos. Los resultados obtenidos muestran que QAOA es capaz de generar soluciones aproximadas de alta calidad para el JRP, alcanzando razones de aproximaci\u00f3n promedio cercanas a 0, 9 y mejoras de ganancia de hasta un 12 %. Se observ\u00f3 una relaci\u00f3n consistente entre el incremento del par\u00e1metro de profundidad p y el aumento del rendimiento, lo cual tambi\u00e9n implica una mayor cantidad de iteraciones del optimizador cl\u00e1sico embebido dentro de QAOA. Adem\u00e1s, los experimentos destacan la inuencia del desbalance entre trabajadores y puestos vacantes, la efectividad de la inicializaci\u00f3n basada en TQA, y el potencial del aprendizaje por transferencia para reducir los tiempos de optimizaci\u00f3n sin comprometer la calidad de las soluciones.<\/p><\/div>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-ad68e64 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"ad68e64\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-15c49f5\" data-id=\"15c49f5\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-05cef97 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"05cef97\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.6.7 - 03-07-2022 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img width=\"1024\" height=\"722\" src=\"https:\/\/www.fi.uncoma.edu.ar\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/defensa-lusso-1024x722.jpg\" class=\"attachment-large size-large\" alt=\"Foto del dia de la defensa\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/www.fi.uncoma.edu.ar\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/defensa-lusso-1024x722.jpg 1024w, https:\/\/www.fi.uncoma.edu.ar\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/defensa-lusso-300x212.jpg 300w, https:\/\/www.fi.uncoma.edu.ar\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/defensa-lusso-768x541.jpg 768w, https:\/\/www.fi.uncoma.edu.ar\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/defensa-lusso-1536x1083.jpg 1536w, https:\/\/www.fi.uncoma.edu.ar\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/defensa-lusso.jpg 1600w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\">Foto del d\u00eda de la defensa con sus tutores y el tribunal integrado por l@s docentes Dra. Gabriela Aranda y Lic. Rodrigo Ca\u00f1ibano<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-390f034 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"390f034\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-d77a8aa\" data-id=\"d77a8aa\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d89beb8 elementor-align-center elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"d89beb8\" data-element_type=\"widget\" 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