随着量子计算与量子信息的深入发展，量子可逆电路的应用越来越多。可逆电路实现的是一个双射的可逆逻辑函数功能。由于它的可逆计算的功能，可逆电路不仅能够应用在量子计算，它同样可以应用在低功耗CMOS、纳米技术以及光计算等领域，因此量子可逆逻辑电路的研究对于量子计算与量子信息的发展具有重要的意义。 量子可逆电路的合成与优化在量子可逆电路应用中具有十分重要的作用。本文在研究当前的合成方法和优化技术的基础上，阐述了一种基于PPRM表达式变换合成法的迭代算法和一种新的优化技术——类模板优化技术，同时给出了类模板的优化算法。迭代算法摒弃了原先的PPRM合成法的优先队列的管理策略，采用深度优先的树的遍历，进行电路的合成。相对于使用优先队列的算法，迭代算法对存储空间的要求大为降低，减少了额外的开销。模板是当前流行的可逆电路优化技术，其优化效率依赖于优化算法和模板的数量。当前的模板存在缺陷，体现在它的控制线的不完整性，造成了模板的丢失。类模板优化技术是为了弥补当前模板技术缺陷而设计构造的。一个类模板就是一个模板库。类模板分为两部分：模板控制线库和模板基本电路。类模板不是有效的模板，不能直接用于电路优化，但类模板可以动态生成可逆逻辑优化所需模板。本文针对类模板给出了一个动态模板生成的法则，通过该法则，可以从类模板中动态生成更多的有效模板。对于模板的基本电路，类模板可以提供基于该基本电路的所有的有效模板，提高了电路优化效率。本文还通过实验数据分析了类模板的优化能力。实验表明，类模板的优化能力高于当前的模板优化技术。