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量子遗传算法（QGAs）是多元量子优化领域的新兴方向，其通过模拟达尔文进化论与自然选择机制，在化学与工程领域具有广泛应用。针对特定物理问题设计QGAs时，适应度函数与选择机制的恰当应用既是问题编码的关键步骤，也是耗时最长的环节。本工作系统综述了这些核心步骤：通过梳理量子优势案例，对QGAs及其子程序进行分类阐释，重点探讨了QGAs解决的两类典型物理问题——球面粒子势能最小化与分子本征值求解。研究得出结论：汤姆森问题采用的编码方案为QGAs在多种物理场景中的应用奠定了决定性基础，而简化版QGAs采用格罗弗搜索作为选择步骤是实现量子加速的主要驱动因素。