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提出了一种基于量子位Bloch坐标的量子遗传算法。该方法用量子位构成染色体；用量子位的Bloch坐标构成染色体上的基因位：用量子旋转门进行染色体上量子位的更新；用量子非门进行染色体变异。对于量子旋转门的转角大小及方向的确定，提出了一种简易快捷的新方法；对旋转和变异操作，提出了基于量子位Bloch坐标的新算子。该算法将量子位的3个Bloch坐标都看作基因位，每条染色体包含3条并列的基因链，每条基因链代表1个优化解。在染色体数目相同时，可加速优化进程。以函数极值优化和神经网络权值优化为例，仿真结果表明该方法在