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针对遗传算法系统的维持能力问题，提出一种量子演化算法（a Quantum-Inspired Evolutionary Algorithm）用于解决装箱问题的布局与优化。算法申采用量子比特编码、量子延伸变异操作。同时根据装箱问题具体情况，设计相应的量子旋转门更新策略，并在此基础上引入遗传操作，同时提出MCBF算法修复策略。最后，对8个测试数据集进行测试。实验测试结果显示，算法在维持遗传基因种群多样性与提高优化质量等方面效果明显。