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虽然线性反演理论目前已经相当成熟，但由于其方法本身比较依赖初始模型，而且容易陷人局部极小，在实际应用中常常显得“力不从心”。量子遗传算法QGA（Quantum Genetic Algorithm）以量子理论为基础，通过量子位编码和量子旋转门更新种群来寻找全局最优，加快了搜索速度，具有更强的全局寻优能力。通过对量子遗传算法内在机理的分析表明，QGA的寻优质量和效果明显优于传统遗传算法。