解决量子计算机上的组合优化问题自量子计算出现以来吸引了许多研究人员。最大k -cut问题是一个具有挑战性的组合优化问题，具有多种众所周知的优化公式。然而，其混合成分线性优化（MILO）制剂和混合整数半限定的操作配方都是为了解决的所有时间耗时。以经典和量子求解器的最新进展为动机，我们研究了二进制二次优化（BQO）配方和两个二次不受约束的二元式操作配方。首先，我们将BQO配方与Milo配方进行比较。此外，我们提出了一种算法，该算法将BQO公式的任何原始分数溶液转换为可行的二元溶液，其目标值至少与分数溶液的目标值一样好。最后，我们发现了提出的二次不受欢迎的二进制优化公式的紧密惩罚系数。