研究了一种新颖的客观特征选择方法——蒙特卡罗估计选择（MCES）方法。采用多宇宙并行量子遗传算法对MCES方法进行优化，使其具有更快速的收敛能力和更好的搜索效率，从而能更有效地优化建模。仿真实验中用该方法进行优化布点，优选出的采样点位能够有效地代表和代替原先监测的众多点位，表明该方法用于环境监测优化布点，具有简便、快速、结果合理稳定、易于推广等优点。