量子优化算法是量子计算与智能优化相结合而产生的新型智能优化算法,具有收敛速度快和寻优能力强等优点。但在优化复杂函数和多峰函数时,量子优化算法往往出现收敛速度下降和易陷入局部收敛等问题。本文对量子遗传算法和量子粒子群算法进行了改进研究,并将其应用于实际问题。具体内容如下:1.针对量子遗传算法在复杂连续函数优化中存在着收敛速度慢、易陷入局部最优的缺陷,提出一种基于改进多生境拥挤算法的量子遗传算法。基本思想是:在保留多生境排挤算法搜索速度较快这一优势的同时,引入聚类分析,提高其搜索能力,然后将改进的多生境排挤算法引入量子遗传算法。仿真实验结果显示,多生境排挤量子遗传算法与基本量子遗传算法相比较,在全局收敛性和收敛速度方面有了一定程度的改进和提高。2.针对常规量子粒子群算法易出现早熟的缺陷,将小生境策略引入量子粒子群算法。基本思想是:通过小生境技术将种群划分为若干小种群,解空间分为不同的搜索域,对不同的局部最优点进行同步搜索,避免过早收敛。将此算法应用于开放式车辆路径问题,并用实例验证了算法的有效性。3.针对基本遗传算法易早熟和局部搜索能力欠佳的缺陷,将一种改进的量子遗传算法应用于无人机生命迹象探测路径优化。基本思想是:在基本量子遗传算法的基础上,根据目标函数的梯度自适应地确定量子旋转门转角。数值实验表明,这种改进算法比基本量子遗传算法有更佳的局部收敛性和更快的收敛速度,获得比基本量子遗传算法更优的生命迹象探测路径。