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为了进一步增强量子粒子群优化算法的全局寻优能力，提高粒子寻优效率，改善其容易陷入局部最优的缺陷，首先在引入同化和竞争思想的基础上提出一种改进的量子粒子群算法。该改进算法将民族间的同化竞争思想引入粒子寻优过程，以全局最优粒子作为中心粒子，不断同化其余粒子，使粒子之间保持不断竞争关系，以改进粒子的进化方式，提高粒子的寻优性能。接着将改进算法应用于结构模态参数识别，并采用简支梁数值模型对该算法的有效性进行验证，结果表明，改进算法较量子粒子群算法的识别精度和抗噪性都有显著的提高。最后通过三层框架试验验证改进算法在