摘要： ：针对粒子群算法收敛速度慢、容易陷入局部最优等缺陷，提出一种应用小生境和反 向学习策略的量子粒子群算法。以可拓理论为基础构造算法模型，在群体中划分出小生境，并 设置共享区，对共享区粒子实施适应度动态共享，可有效防止算法过早收敛，增强全局搜索能 力；为深度挖掘全局最优粒子，引入精英反向学习策略，增强解空间的开发，提高算法精度。通 过测试函数评估算法性能，实验结果表明算法的优化性能得到了改善。