量子信息科学是信息科学与量子力学结合的一门新兴交叉科学。量子信息科学采用量子比特来表示量子态。遗传算法是模仿生物自然选择和遗传机理，构造一种随机化搜索的人工智能算法。量子遗传算法是遗传算法与量子理论相结合的产物。量子遗传算法在对许多具体问题的求解过程中，不需要问题特性的先验知识，仅仅依靠所求问题的适应度函数信息，同时不受所求问题搜索空间的可导性、连续性等限制条件的约束。量子遗传算法是采用量子旋转门来实现算法的进化。　　 量子遗传算法已被广泛应用在函数优化问题以及组合优化问题上，但是由于在具体问题中，函数复杂，多样，有的容易收敛，有的难以收敛。量子遗传算法依然存在很多问题。最为突出的问题主要表现在：算法易陷入早熟，且难以脱离局部最优解等方面。只能通过增强算法的局部搜索能力以及全局搜索能力来解决。　　 本文首先对染色体编码空间、量子旋转门、变异算子、局部搜索的基本原理及搜索性能进行了分析和对比。在此基础上，将编码空间的动态调整，量子旋转门角度的动态调整，Pauli组合变异算子，局部搜索算子应用到量子遗传算法中，设计出了一种改进的量子遗传算法。该算法在进化过程中，能根据所求问题精度动态确定量子染色体基因长度的编码方法，该编码方法考虑了计算解的精度和搜索效率的一种平衡关系。动态调整变搜索步长，从而尽量保证算法在进化中有较强的搜索效率。通过对量子变异操作的组合增强种群的多样性，确保算法在合理的计算代价内有潜能搜索到高精度的解。理论分析和实验数据表明：本文算法在求解连续函数优化问题时，与传统量子遗传算法相比，在求解精度和稳定性等方面有了较大的改进。基于概率论理论，证明了该算法的收敛性。　　 调心滚子轴承是传统轴承中的一种，是指在有两条滚道的内圈和滚道为球面的外圈之间组装鼓形滚子的轴承。调心滚子轴承的优化设计问题是指如何去设计调心滚子轴承的尺寸大小而使轴承能够承受最大的径向载荷和轴向载荷。本文采用量子遗传算法对不同的调心滚子轴承型号进行优化设计，并且通过实验验证了该算法在调心滚子轴承优化设计中的可行性和有效性，实验表明该算法可以广泛的应用于实际优化设计中。