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二次无约束二进制优化（QUBO）为表征NP难组合问题提供了通用框架，但现有求解器常在速度、精度和可扩展性之间面临权衡。该研究团队提出一种量子启发式求解器（QIS），其在全自适应控制架构中融合了分支定界剪枝、连续梯度下降优化和量子启发式策略。通过将QIS3与八种先进求解器进行基准测试（包括遗传算法、相干伊辛机、模拟分岔、并行回火、模拟退火、团队前期开发的QIS2版本、D-Wave模拟退火算法及Gurobi商业求解器），针对Max-Cut最大割、NAE-3SAT非全等三元可满足性、Sherrington-Kirkpatrick自旋玻璃三类典型QUBO问题进行评估。在统一时间预算条件下，QIS3几乎在所有算例中均获得最优解，其中94%的最大割问题达到理论最优。该成果确立QIS3作为连接经典精确策略与量子启发式方法的鲁棒性高性能求解器，为可扩展QUBO优化提供新范式。