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工业调度与运输路径规划问题日益增长的复杂性，推动了对替代性优化公式及计算范式的研究。本研究探讨了此类问题的高阶无约束二元优化（HUBO）公式，如何映射到含噪及容错两种量子优化工作流中。该团队选取了三个具有代表性的物流与制造用例，并将每个用例表述为HUBO问题。这能够捕捉流程中的复杂细节，例如高度相关的装配线调度规则——这些规则难以用标准二次型（QUBO）形式忠实表达——同时减少了量子映射所需的二元变量数量，从而降低了量子比特需求。该团队将HUBO公式与相应的QUBO编码进行了比较，揭示了一个关键权衡：虽然HUBO通过紧凑的二元编码降低了量子比特需求，但它引入了高阶相互作用项，增加了电路深度，限制了在当前量子硬件上的可行性。所提出的公式在多个问题实例上使用经典求解器进行了验证，并在经典模拟中利用偏置场数字化反绝热量子优化，对小型路径规划问题实例进行了基准测试。该团队以有容量约束的车辆路径问题作为代表性的大规模工业用例，通过资源和可扩展性分析对这些结果进行了补充。该分析表明，虽然HUBO公式在量子比特缩放方面相比QUBO编码具有优势，但其实际实现受限于门保真度、相干时间和电路深度，使得混合量子-经典工作流及早期容错量子硬件成为其实际应用最可能的场景。