十九世纪八十年代,量子计算的基础概念由Benioff与Feynman最先提出来,他们二人对量子计算技术开展了长期的研究和探索,取得了较好的成果。同时由于量子计算表现出的强大的计算能力,使得量子计算在许多问题中得到了广泛的使用。量子计算与智能算法的融合成功开辟出一个全新的探索方向,在一定条件下融合的新型算法可以提高原算法的计算效率的同时提高算法搜索最优值的概率。因此,在传统的经典计算的算法中引入与量子计算相关的某些原理,可以改善算法计算的性能,具有重要的实际应用价值和理论研究价值。量子蚁群算法(Quantum Ant Colony Optimization Algorithm,QACO)是将传统的蚁群算法与量子信息技术结合在一起,将量子计算的优点融合进蚁群算法中以提高蚂蚁的全局搜索能力,避免蚂蚁容易陷入局部最优解的问题,同时改进蚁群算法搜索效率以及收敛速度慢的问题。本文主要是针对量子蚁群算法的特性进行改进,并将其用于最短路径问题的求解。针对最短路径问题本文使用了改进的量子蚁群算法(Improved Quantum Ant Colony Algorithm,IQACO)。改进的量子蚁群算法主要从以下三方面进行改进:1.使用量子保真度作为启发因子以提高搜索速度,克服量子蚁群算法中因为距离的增加导致启发因子过于小,从而搜索不到最优值。2.使用量子比特对信息素进行编码,使用量子Hadamard门对量子信息素进行更新。3.将节点信息素加入考虑范围,并且使用局部更新方式,增加对其他节点的搜索概率,同时增加收敛速度。在挥发机制初期迭代后,信息素会回复正常的水平,但是改进的量子蚁群算法会在初期获得的一个较好的结果,为算法后期迭代奠定良好的基础。最后通过MATLAB仿真实验对算法有效性进行验证,实验结果表明,改进后的量子蚁群算法比传统量子蚁群算法具有更强的寻优能力。