# 古典オプティマイザとしてSLSQPを使用
optimizer = SLSQP(maxiter=1000)
algorithm_globals.random_seed = 1234
# 状態ベクトルシミュレータを使用
backend = Aer.get_backend('statevector_simulator')

# 量子回路と古典オプティマイザからなるVQEを構成
ry = TwoLocal(num_assets, 'ry', 'cz', reps=1, entanglement='full')
quantum_instance = QuantumInstance(backend=backend, seed_simulator=seed, 
                                   seed_transpiler=seed)
vqe = VQE(ry, optimizer=optimizer, quantum_instance=quantum_instance)
# 最小固有値オプティマイザにVQEを使う設定をする
vqe_meo = MinimumEigenOptimizer(vqe) 
# 最適化を実行
result = vqe_meo.solve(qp) 
print(result)