El objetivo de la investigación es proponer un nuevo método de optimización para la optimización con múltiples restricciones de matrices lineales dispersas (incluyendo las restricciones del número de elementos, la apertura de las matrices y la distancia mínima entre elementos adyacentes). El nuevo método es un algoritmo de optimización de manada de lobos modificado, basado en la teoría cuántica. En el nuevo método, los lobos se codifican mediante coordenadas esféricas de Bloch de los bits cuánticos, se actualizan mediante puertas giratorias cuánticas y se mutan selectivamente de forma adaptativa cuando su rendimiento es deficiente. Debido a las características de tres coordenadas de la esfera, el número de soluciones óptimas globales se amplía enormemente y, en última instancia, puede buscarse con una mayor probabilidad. La mutación selectiva aumenta la robustez del algoritmo y mejora la velocidad de búsqueda. Además, dado que el tamaño de cada dimensión de las coordenadas esféricas de Bloch es siempre [-1, 1], las variables transformadas por el espacio de solución deben satisfacer las restricciones de la apertura de las matrices y la distancia mínima entre elementos adyacentes, lo que evita eficazmente las soluciones infalibles en el proceso de actualización y mutación de la posición del grupo de lobos, reduce los pasos de juicio y mejora la eficiencia de la optimización. La validez y la solidez del método propuesto se verifican mediante la simulación de dos ejemplos típicos, y la eficiencia de optimización del método propuesto es mayor que la de los métodos existentes.
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