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二次无约束二元优化（QUBO）为各类计算问题提供了可被专用求解器处理的数学表达形式，这些求解器可基于经典或量子计算实现。针对约束组合优化问题的通用解法，是通过在QUBO模型中添加惩罚项来强制满足约束条件。惩罚项的引入会带来一个显著影响求解器效能的超参数：目标函数项与惩罚项之间的相对权重。该研究团队开发了一种预计算策略，可针对吉布斯采样类求解器确定具有可证明保证的惩罚权重，并对广泛问题类别保持多项式级复杂度。在富士通数字退火器等不同求解架构上进行的多类问题实验表明，该策略展现出稳健性能，相比现有启发式方法实现了数量级的加速效果。