量子遗传算法(Quantum Genetic Algorithm,简称QGA),它来源于量子计算和遗传算法的有机整合,具有寻求最优解能力突出、计算速率较快和整体计算规模较小的优点。学术界已经证实对于复杂问题的求解,用这种计算方法能够有效的提高精度和运算效率。但是,量子遗传算法在复杂函数优化问题上仍存在迭代次数多、收敛速度慢、较易陷入局部最优解的不足。为此本文基于量子遗传算法的不足作出了改进。具体工作如下:(1)深入研究了量子计算、遗传算法和量子遗传算法基本原理,分析归纳出它们的优缺点。(2)为提高算法的收敛速度和精确度,提出了一种基于小生境改进的量子遗传算法,将小生境协同进化策略引入量子遗传算法的种群初始化过程中对算法进行改进,在更新过程中采用动态调整量子旋转门策略和量子非门变异操作。并通过测试函数(Schaffer函数和DeJong函数)对算法进行验证。(3)由于小生境改进的量子遗传算法加入了量子非门变异操作,使得算法可能丢失优秀的信息,导致算法陷入局部极值。因此,利用Hadamard门变异操作代替了原有的量子非门变异操作,算法在增加种群多样性的同时还避免了在更新过程中丢失优秀信息,提高算法的全局搜索能力。(4)为验证改进算法的有效性和可行性,通过经典测试函数对算法进行优化验证,并将改进算法应用到了实际医疗数据分析。