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二次无约束二元优化（QUBO）问题在投资组合优化等实际应用中普遍存在，但对大规模实例带来显著计算挑战。该研究团队提出一种混合量子-经典框架，通过将QUBO问题映射到单位圆图上的最大加权独立集（MWIS）问题，利用中性原子量子计算技术进行求解。该方法采用空间网格划分将问题分解为可处理的子图，使用模拟哈密顿量模拟（AHS）求解各子图，并通过贪心策略合并解以逼近全局最优解。基于标普500历史数据对50资产投资组合优化问题的测试表明，该框架相较经典模拟退火算法展现出竞争优势，凸显了该方法在含噪声中等规模量子（NISQ）时代的可扩展性和实用潜力。随着中性原子量子硬件的发展，该工作为高效解决大规模优化问题提供了可行路径。