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提出了一种用于求解水库防洪调度问题的量子多目标粒子群优化（QMOPSO）算法。QMOPSO算法采用了基于量子行为的粒子更新方式，引入了一个外部精英种群，并采用Pareto支配关系和拥挤距离测度对外部种群进行更新。为了保持种群多样性，设计了一种基于邻域最大拥挤距离的全局极值选择算子。对陕西省安康水库两场典型洪水的调度仿真结果表明，QMOPSO算法获得了一组质量高、多样性好的洪水调度方案，不仅有效实现了削减洪峰的目的，而且可以为汛期水库防洪调度提供更全面的决策信息支持。