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在药物发现、电网优化、物流调度及金融建模等领域的核心应用中，严格线性约束下的组合优化问题对经典算法提出了巨大计算挑战，尤其在大规模场景下。量子近似优化算法（QAOA）虽提供了量子计算框架，但传统基于惩罚项的方案会扭曲优化空间并依赖深层电路，限制了其在近量子硬件上的扩展性。本研究创新性地引入“汉明权重算子”——这类约束感知型算子能将量子演化严格限制在可行解空间内。基于此，该团队开发出自适应汉明权重算子QAOA，通过动态选择最优算子构建浅层定制化电路。在金融投资组合优化与高能物理中能量平衡双喷注聚类两大基准任务中，该方法通过结构设计天然满足所有约束条件，其收敛速度与近似比率均优于基于惩罚项的QAOA，同时所需量子门数量减少约50%。通过将约束感知算子嵌入自适应变分框架，该工作为近量子设备解决实际约束优化问题开辟了兼具可扩展性与硬件效率的新路径。