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量子遗传算法是一种基于概率的进化算法，在求解多峰函数优化问题时其旋转门的更新策略容易导致整个种群陷入局部最优，并且在有多个最优解的优化问题中不能找全最优解。针对以上不足，提出了一种基于多种群协同量子遗传算法（MPSGQA），来寻找多峰函数优化问题中的所有全局最优解。其思想是在初始种群中采用聚类分析方法划分 m个子种群，然后每个子种群分别进化更新，当子种群之间的相似性接近时采用量子变异策略保持种群的多样性。在多峰优化函数 F1～ F4上进行实验与比较，结果表明，相比传统量子遗传算法，M PSGQA可以很好地