在解決更複雜的IQP問題時，LS-IQCQP確實需要進一步的改進和擴展。儘管目前的實驗結果顯示LS-IQCQP在標準基準測試中表現優異，但隨著問題的複雜性增加，可能會出現新的挑戰。例如，對於具有大量變量和約束的高維IQP問題，當前的本地搜索策略可能無法有效探索解空間，導致收斂速度變慢或陷入局部最優解。
因此，未來的改進可以集中在以下幾個方面：首先，可以引入更先進的啟發式算法或元啟發式算法，如遺傳算法或粒子群優化，來增強本地搜索的全局探索能力。其次，考慮到問題的結構特性，可以設計專門針對特定類型IQP問題的操作符，以提高求解效率。
此外，對於大規模問題，並行計算和分佈式計算的應用也可以顯著提高求解速度。通過將LS-IQCQP的不同部分分配到多個處理單元上，可以同時進行多個搜索過程，從而加快整體求解時間。這些改進和擴展將有助於LS-IQCQP在面對更複雜的IQP問題時，保持其競爭力和有效性。