量子进化算法是一种崭新的进化算法,它基于量子原理,以量子位编码以及量子门更新群体来寻找全局最优解。与传统进化算法相比,量子进化算法具有群体规模小、计算速度快、全局寻优能力强等特点。遗传算法(Genetic Algorithm)仿效生物界中的“物竞天择,适者生存”的演化法则,是一种通过模仿自然进化过程完成对全局最优解搜索的方法。量子遗传算法融合了量子计算与遗传算法各自的优势。因此,量子遗传算法具有极大的优越性并蕴涵着强大的生命力,拥有极高的理论价值和应用前景。本文介绍了量子遗传算法的发展情况、基本原理以及遗传算法的原理和实现技术。通过对算法优化性能和群体多样性的研究,提出两种改进的量子遗传算法,并对此进行了仿真。本文主要做了以下几个方面的工作：1.简要介绍了量子遗传算法的研究现状及发展情况。2.简要阐述了遗传算法的基本原理、结构及其实现技术。3.简要介绍下量子遗传算法的基本原理和算法结构。4.基于量子计算原理,对量子旋转门的转角方法进行改进,且加入了量子交叉和变异操作,然后根据改进方案,对改进的量子遗传算法进行了数值仿真。5.利用量子位的Bloch球面坐标对个体染色体编码,并对量子旋转门进行了改进,通过仿真验证了该算法具有搜索能力强、优化效率高等特点。