微循環血管不斷地調節自身結構，以適應組織的功能性需求。微循環結構自調節模型能夠仿真這一過程，為生理研究提供輔助，但目前缺少合適的模型參數設置方法，限制了模型的進一步應用。本文提出一種改進的量子粒子群優化算法用于設置模型參數，并在真實的大鼠腸系膜微循環血管網絡上進行仿真實驗。仿真結果表明，該方法的參數優化能力優于標準粒子群算法、標準量子粒子群算法和相關文獻報道的 Downhill 算法，可使微循環結構自調節模型的仿真更接近動物實驗數據，并顯著提高模型的有效性。
