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组合优化是多个领域的基础性挑战，其中投资组合优化尤为突出地成为金融领域的关键应用场景。尽管已有众多量子算法方案被提出用于解决该问题，但大多数方案忽视了现实投资组合的一个重要特性：多元化配置。该研究团队提出了一种创新的多类别投资组合优化量子框架，通过利用多个参数化迪克态（同时初始化以编码多元化约束）作为变分量子本征求解器的制备态，首次将多元化配置明确纳入建模。该制备态的核心优势在于将量子系统初始化为仅包含可行态的叠加态，从根本上满足约束条件，从而显著缩小搜索空间并消除对惩罚项的需求。此外，研究人员还分析了不同经典优化器在这种混合量子-经典方法中的表现。研究结果表明，当与CMA-ES优化器结合使用时，迪克态制备态在收敛速度、近似比率和测量概率方面均展现出更优性能。这些发现有力证明了该方法在解决金融行业实际应用中具有多元化考量的投资组合优化问题的潜力。