摘要：本文采用粒子群优化（PSO）方法代替量子门来更新量子比特状态,得到一种改进的量子遗传算法（QGA）--PSQGA,并根据QGA自身概率特性,引入了最优解方差函数来评价该算法的稳定性能.利用四种典型连续函数寻优问题和0/1背包问题,分别对PSQGA和改进的使用量子门的量子遗传算法（IQGA）进行了测试;并将它们应用到图像稀疏分解的实例中.结果表明,PSQGA算法的寻优能力及稳定性均优于IQGA,且具有更好的收敛性以及更强的连续空间搜索能力,适合于求解复杂优化问题.

关键词：量子遗传算法 量子计算 粒子群优化 稀疏分解 

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