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针对量子遗传算法（QGA）优化多峰函数时存在收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺陷，提出了改进型量子遗传算法（IQGA）。引入个体浓度的概念，在量子门更新之前对种群进行筛选并剔除高浓度个体和劣个体，并用新的个体代替它们，增强了量子遗传算法全局搜索能力。通过典型复杂连续函数的对比测试，验证了该改进型量子遗传算法的可行性和有效性。