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针对大规模离散工程优化问题，提出一种改进的离散量子粒子群优化算法（IDQPSO-SA）。首先，提出一种适应度的二次选择更新平均最优位置策略，使QPSO能够适用离散空间的优化问题。其次，引入二次切割与连接（DCJ）排序策略加速搜索进程。最后，在QPSO并行搜索基础上，引进模拟退火（SA）的概率突跳性，协同进行全局搜索。在大规模、高维离散工程优化问题上进行了测试，并同已有算法进行比较，结果表明，IDQPSO-SA进一步提高了面向大规模离散优化问题时的搜索效率，并有效提升了算法的性能。