量子遗传算法是近年来愈发受人青睐的一种智能优化算法。较之传统遗传算法,将量子计算中的相关理论融入遗传算法,利用量子相干性和量子叠加态等量子特性,能够有效地提升算法的性能。然而,在面对一类形如多峰、不可微或者不连续的恶劣性质问题中,原生框架下的量子遗传算法仍有可能陷入局部寻优或者过早收敛的窘境。因此,针对上述问题,本文将若干局部搜索策略引入量子遗传算法,借助动态逆概率幅和双向解码等算子,提出了一种改进的量子遗传算法,以便能够更好地适应并解决问题。本文首先阐述了量子遗传算法同遗传算法一脉相承的进化过程与进化机理,深入分析了两者的共通点和差别。然后,对近年来量子遗传算法的相关研究与发展给予一定的叙述。接着,结合当前量子遗传算法自身所存在的局限性、在处理问题时所遇到的瓶颈,对算法的运算流程进行适当改进,包括编码方式、各项参数的设定、各个算子功能的设计等等。本文所涉及的算子主要包括:动态逆概率幅算子、双向解码算子、量子旋转门和量子非门。再后,对改进后量子遗传算法各功能区块运用开发工具进行编程实现。在实现的过程中,既保障了相关算子的正确运行,也确保了其本身在参与运算过程中的有效性。最后,对开发出的基于局部搜索策略的改进量子遗传算法进行性能测试,借由若干具备复杂性质的智能算法函数优化问题来对改进后的算法予以验证。通过对算法原生框架的改进,能够为量子遗传算法在处理实际问题时,取得良好的寻优性能的平衡。局部搜索策略使算法既能够进行充分的局部寻优,也能使其高效的进行解空间的探索。与此同时,种群划分策略的应用,丰富了种群的多样性,很好地避免了算法产生过早收敛的现象。在对算法进行大量的实验数据收集比较后,本文算法所求解出的优化值要优于传统情况下的计算结果。