近年来,随着量子计算机的不断发展,量子计算以其超强的并行计算能力和指数级的存储容量等特征,被誉为未来计算科学发展的重要方向之一。量子计算充分利用了量子的某些固有性质,如量子的相干性、量子叠加性、量子纠缠态和量子测量等进行运算和数据处理。智能优化算法是目前人工智能优化研究领域的一个重要分支,主要是人们受自然界或者生物界规律的启发,根据其原理,模仿其规律而设计的一类求解问题的算法。量子计算原理与智能优化算法相结合,即形成了量子优化算法,它可以在一定程度上提高计算效率和避免陷入局部极值。本文研究的量子优化算法将量子计算和遗传算法、神经网络相融合,以期达到改进算法性能,拓宽算法应用领域,完善算法体系的目的。本文对量子优化算法的相关问题进行研究,具体工作如下:研究了量子遗传算法的原理,概述了目前量子遗传算法的研究概况,分析了传统量子遗传算法存在的缺陷,然后提出了一种基于动态更新步长的量子遗传算法改进方案,并对该方案进行性能验证,实验结果表明改进的量子遗传算法有较快的收敛速度,并且搜索到的最优解更接近实际最优解。设计了一个使用上述改进的量子遗传算法优化BP神经网络的方案,并使用DDoS攻击检测实验来验证该方案的有效性。结果验证新方案能够有效优化BP神经网络,并且优化后的BP神经网络对DDoS攻击检测有较高的检测率和较低的误报率。设计了一个利用量子并行优势的量子遗传算法新方案,该方案中只需调整一个参数,量子染色体表示的多个数值将同时发生变化,以期能够加快算法的运行速度,并对该方案进行理论分析,论证方案的可行性。研究了一个基于多层激励函数量子神经网络进行DDoS攻击检测的方案,分析与验证了基于多层激励函数的量子神经网络对DDoS攻击检测有较高的检测率和较低的误报率。本文对相关量子优化算法的研究能够充分体现量子优化算法的可行性与可应用性。