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量子计算已在解决多种优化问题中展现出潜力，包括无人机调度——这不仅对无人机配送至关重要，对整个物流行业也具有重要意义。然而，主要障碍之一在于，实际无人机调度场景通常需要当前硬件无法提供的量子资源。因此，本研究提出了一种基于坐标下降法的新型量子优化方法（QUACOD），在可用量子比特数量有限的约束下解决该问题。通过利用坐标下降法，QUACOD将原始高复杂度问题分解为多个子问题，再使用量子优化方法求解。实验表明，QUACOD不仅在优化后的无人机完成时间上超越了当前最先进的基于量子的无人机调度方法，在可扩展性方面也表现更优，可处理的无人机数量最多提升5倍，路线数量最多提升35倍。此外，QUACOD还证明，硬件高效电路在优化问题中具有有效性。这些成果共同推动了量子计算在含噪中等规模量子（NISQ）时代向实际应用迈进。