# 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
# バックエンドとして状態ベクトル・シュミレータを使用
backend = Aer.get_backend('statevector_simulator')
quantum_instance = QuantumInstance(backend=backend, seed_simulator=seed, 
                                   seed_transpiler=seed)
# QAOAを構成
qaoa = QAOA(optimizer=optimizer, reps=1, quantum_instance=quantum_instance)
# 最小固有値オプティマイザQAOAを使う設定をする
qaoa_meo = MinimumEigenOptimizer(qaoa)
# 最適化を実行
result2 = qaoa_meo.solve(qp) 
print(result2)