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首先比较了带量子门更新和群体灾变的量子算法(QA)以及加入对量子位的交叉和变异操作的量子遗传算法(QGA);然后结合量子搜索和传统遗传搜索提出了混合量子遗传算法的框架, 并给出了基于二进制编码的混合量子遗传算法(BQGA)和基于实数编码的混合量子遗传算法(RQGA). 基于典型问题的数值仿真和比较表明,RQGA的性能明显优于其他算法, 对参数和初值具有较好的鲁棒性.