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组合优化问题中的随机性元素使其极具挑战性，即便问题规模相对较小，经典计算机也很快会陷入难以处理的困境。该工作提出了一种新颖的量子-经典混合方案，用于求解一类称为机会约束背包问题的随机优化问题——其中物品重量服从概率分布，且允许在指定风险容忍度内违反约束条件。该方法采用基于背包问题专用QAOA电路的采样技术，结合该工作提出的自洽经典恢复方案，可生成高质量解。在IBM Heron处理器上进行的实验中，使用深度达177层、包含3443个门电路、作用于150个量子比特的电路所获得的解，表明其优于经典优化方案。该量子-经典方案为处理此类问题开辟了新路径，有望超越纯粹依赖经典计算的方法。