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黑盒优化（BBO）技术被广泛应用于材料设计、药物发现和机器学习超参数调优等领域。针对当前世界面临的诸多此类难题，本综述讨论了一种结合量子退火或二次优化退火（FMQA）算法的因子分解机，该算法利用伊辛机（IMs）实现快速BBO计算。FMQA算法采用因子分解机（FM）作为BBO的代理模型，该模型可直接转化为可由IMs求解的二次无约束二元优化模型，从而克服传统方法在无IMs支持下优化获取函数的难题，显著提升大规模BBO问题的处理能力。为便于研究者快速应用FMQA算法，该团队同步推出了配套Python工具包。研究还全面梳理了FMQA算法在物理、化学、材料科学及社会科学等领域的应用案例，包括二元/整数优化问题，以及采用二元变分自编码器处理的图结构、网络和字符串等更广义的优化问题。该工作表明，基于FMQA算法的黑盒优化技术有望成为量子退火器等伊辛机系统的核心关键技术。