该文综述量子计算优化研究进展，涵盖量子架构搜索框架自动设计电路、qubit-ADAPT减少电路深度、QDax开源库及自动微分在量子化学中的应用；系统比较EVQE、VAns、RA-VQE等自适应变分量子算法并设立基准；探讨量子模拟与QAOA的联系；证实Digital Annealer在组合优化上优于遗传算法；展示梯度量子架构搜索用于深度强化学习，以及Rydberg原子阵列混合数字-模拟学习算法更具鲁棒性。

该文汇总多项进化计算研究：用进化方法改进程序合成工具SuSLik的搜索策略；用遗传算法从解码导出工业过程代码；提升数字量子模拟保真度与资源效率；用语法引导遗传编程发现多重网格方法求解偏微分方程；用量子神经网络搜索量子电路实现态与门变换；用进化博弈论解决多智能体路径规划，路径更短且更快；用差分进化自动优化实验参数；用模糊神经网络与NSGA-II优化异构MPSoC任务调度；比较多目标遗传算法中的表观遗传机制；并给出GP求解布尔问题的运行时间上界。