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研究了一种解复杂连续函数优化的动态量子遗传算法（DQGA）。设计一种动态量子旋转角的更新策略及量子门调整策略,以加快算法收敛速度,同时为淘汰适应度差的个体,量子旋转策略表中动态地嵌入了变异算子。在算法进化后期引入灾变算子使算法及时跳出局部最优,避免早熟收敛。五个复杂连续函数的测试实验表明：所提算法对复杂连续函数优化问题的寻优能力较QGA更强,算法的稳定性更高,算法的迭代次数亦优于传统量子遗传算法。