针对天牛须算法在优化过程中收敛速度慢、精度低且易陷入早熟收敛等问题，提出了一种基于量子进化的天牛须搜索（QBAS）算法。对当前迭代的最优候选解，认为是“正”“伪”两种状态的量子位线性叠加，用实数编码的量子进行重新表示，然后利用量子旋转门更新量子表达式。仿真实验中，用6个标准测试函数来验证QBAS算法的性能。实验结果表明，QBAS算法对多峰函数具有更快的收敛速度和更优的寻优性能。
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