Розглянуто квантовий генетичний алгоритм (QGA), який порівняно з його класичною реалізацією має ряд переваг завдяки швидкодії, невеликому розміру популяції, автоматичному балансу між глобальним та локальним пошуком розв’язку. Основу QGA становлять ідеї традиційних еволюційних алгоритмів, покладені на технологію квантових обчислень, які оперують квантовими бітами, суперпозицією станів та квантовими вимірюваннями. Запропоновано новий QGA, для реалізації якого використано новий адаптивний оператор квантового гейту та технологію відновлення квантової хромосоми під час розв’язання комбінаторних задач з обмеженнями. Для забезпечення ефективності роботи алгоритму виконано метаоптимізацію основних параметрів, покладених в основу його роботи. Можливості запропонованого підходу ілюструють модельні дослідження з використанням широкого спектру тестових 0–1 задач пакування рюкзака.