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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，借鉴实数编码遗传算法和多目标优化理论，构建一种多目标混沌量子遗传算法。在分析量子位概率的混沌特性、量子态干涉特性和量子位实数编码的基础上，采用量子位概率交叉和混沌变异的方式进化种群，以提高寻优能力和收敛速度，利用非支配排序、精英保留和分层聚类等多目标优化策略保持种群多样性的同时，保证进化向Pareto全局最优解集方向进行。通过混合算法性能对比测试验证了多算法集成的有效性，并分析关键参数对算法性能的影响。电力系统多目标无功优化的仿真结果验证了该算法