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为了提高多目标优化算法的收敛性、分布性和减少算法的计算代价,提出一种基于量子行为特性的粒子群优化(QPSO)和拥挤距离排序的多目标量子粒子群优化(MOQPSO-CD)算法.MOQPSO-CD利用QPSO快速接近真实的Pareto最优解,同时引入高斯变异算子以增强解的多样性.采用拥挤距离排序的方法对外部存储器中最优解进行更新和维护,使得从中选择的具有全局最优的领导粒子能够引导粒子群最终找到真实的Pareto最优解.仿真结果表明,MOQPSO-CD具有更好的收敛性和更均匀的分布性.