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中文摘要：
目前量子进化算法主要应用于单目标优化问题．本文结合量子进化算法和经典多目标优化算法中常用的非支配排序技术，提出一种解决多目标优化问题的多目标优化量子进化算法（Multi—objective Optimization Quantum Evolutionary Algorithm，MOQEA），并将其应用于PID控制器参数整定．经过实验证明，无论是解的质量还是解的分布均匀性，MOQEA都优于经典多目标优化算法NSGA—II．
英文摘要：
Now, QEA is mainly applied into single objective optimization problem. In this paper, a Multi--objective Optimization Quantum Evolutionary Algorithm （MOQEA） is proposed to solve the multi--objective optimization problem basing on the QEA and nondominated sorting technology. Experiment results of PID arguments tuning show that MOQEA is superior to traditional evolutionary algorithm NSGA--II both in solutions＇ quality and solutions＇ distribution uniformity.
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