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量子解决方案在复杂优化问题中的应用前景，取决于如何将原始问题映射到可处理的量子能量景观（例如伊辛型哈密顿量）上。随后可采用绝热优化、量子退火或量子近似优化算法（QAOA）等技术来寻找该哈密顿量的基态。二次无约束二进制优化（QUBO）是这类方法最成熟的适用领域——过去数年里，该研究团队已完整构建其处理流程并开展深入研究。本项工作中，研究人员为多目标QUBO问题的极值点建立了新型可计算映射框架。该框架被命名为“多目标量子近似方案”（简称MOQA），能将新型经典二进制优化问题重构为可计算伊辛型哈密顿量的基态求解问题。这为实际应用中频繁出现的各类问题开辟了量子及类量子解决方案的新路径，尤其适用于多种路由与分区问题，以及带不等式约束的二进制优化问题。