量子粒子群算法（Quantum Particle Swarm Optimization，QPSO）是一種最佳化算法，它結合了粒子群算法的原理和量子計算的概念。以下是該算法的原理介紹：
在標準的粒子群算法中，每個粒子在搜尋空間中移動，根據自身的最佳位置和群體最佳位置來更新速度和位置，以尋找最優解，而在量子粒子群算法中，粒子的位置和速度不能同時確定，因為它們遵循量子力學的測不準原理。
在量子粒子群算法中，粒子的位置由波函式描述，而不是經典粒子群算法中的確定位置，粒子的更新位置是通過蒙特卡洛方法從波函式中採樣得到的。
量子粒子群算法通常使用較少的控制參數，並且收斂速度快，具有良好的性能。
總的來說，量子粒子群算法通過在粒子群算法中引入量子計算的概念，提供了一種在不確定性和隨機性中尋找最優解的方法。