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在高速公路上通过车辆编队来减少空气阻力是一个广为人知的概念，但尚未实现系统性应用，主要原因在于存在重大的技术和法律障碍。作为实现真实多车编队的低技术切入点，“破风即服务”（Windbreaking-as-a-Service，简称WaaS）概念近期被提出。该研究团队采用二次无约束二值优化（QUBO）模型，对模拟退火、禁忌搜索等经典元启发式算法，以及量子退火、量子近似优化算法（QAOA）变体等新兴量子启发式算法进行了对比研究。虽然这些启发式求解器不能保证获得最优解，但它们都能在多项式内存消耗下探索相同的高阶解空间。该方案支持高度并行化计算，并可通过混合工作流中的高效经典后处理环节确保仅返回有效调度方案。因此，本文确立QUBO作为通用建模语言的定位，使异构的经典计算、量子计算及混合求解器能够共同优化高速公路编队问题。