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随着量子硬件的发展使得真实规模问题的探索成为可能，量子优化正获得越来越多的关注。在现有方法中，变分量子算法和量子退火占据当前研究主导地位，但这些方法通常依赖“独热编码”方式，严重制约了可扩展性。泡利关联编码（PCE）作为新兴范式，通过将问题变量嵌入泡利关联来减少量子比特需求。尽管前景广阔，PCE在约束优化领域的应用尚未得到研究。该工作将PCE框架拓展至约束组合优化问题，并在多问题规模下评估其性能。结果表明标准PCE方案难以可靠实施约束条件，这促使研究人员提出迭代-α PCE方法。这种迭代策略显著提升求解质量，在保证约束条件持续满足的同时，在广泛案例中获得了更优切割尺寸。这些发现既揭示了当前PCE方案处理约束问题的局限性，也印证了迭代策略对推动NISQ时代量子优化发展的有效性。