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组合优化可以通过变分量子算法借助量子计算来解决，但该方法的核心挑战在于设计一个足够具有表达能力的拟设，以探索希尔伯特空间中包含最优解的可行子空间。另一个主要挑战是调整惩罚项中的拉格朗日乘子，以强制执行可行性并保证解的质量。为应对这两大挑战，该团队提出了首个用于汉明权重约束组合优化的可行性保持混合迪克态拟设，将密度矩阵形式扩展到结构上，直接将等式和不等式约束编码到量子电路中，从而消除了目标函数中对惩罚项的需求。该框架同时处理两种约束类型，纯迪克态拟设作为对应于等式约束的特例被恢复，并通过单个纯态或混合迪克态的张量积推广到多个约束组。该研究在三个约束复杂度递增的实验场景中，以组合投资组合优化为背景验证了所提方法，使用CMA-ES优化器，并将其性能与限制在可行子空间内的随机搜索（有放回）进行对比。随着可行搜索空间的增大，所提拟设在识别高质量解所需的目标函数调用次数上，展现出明显优于随机搜索的优势。在IBM NISQ处理器上的硬件实验证实，噪声缓解和电路转译优化仍是实际部署中待解决的挑战。该框架具有通用性，可直接应用于其他带有汉明权重约束的组合优化问题。