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量子优化正逐渐成为经典启发式算法和专用硬件之外的一种极具前景的方法，但其性能表现往往难以公平评估。传统基准测试方法植根于数字复杂性理论，无法直接捕捉量子及混合系统的连续动态特性、概率性结果和工作流开销。该研究团队提出量子优化公平基准测试的原则与协议，强调端到端工作流、调参与报告透明度、问题多样性，并避免推测性主张。通过借鉴经典基准测试经验教训，纳入应用驱动型指标和能耗感知指标，该工作构建了一个使从业者能够负责任评估量子方法的框架，确保研究结果的可复现性、可比性及可信度。