针对现有优化算法在求解具有时效要求的离散问题时容易出现过早或难以收敛问题，提出了面向离散优化问题的量子协同演化算法，旨在有限的求解时间内获得精度较高的求解方案。在算法的初始化阶段，通过种群初始化策略构建分布均匀的初始种群。在算法的执行阶段，将粒子群和单点优化算法改进为具有不同搜索能力的协同演化策略，利用量子旋转门根据种群个体的进化情况自适应地选择合适的演化策略。在每次迭代后利用精英保持策略避免种群退化。通过标准离散问题和背包问题对算法进行测试。实验结果表明已提出的算法在较短的迭代时间内能够稳定地收敛到精度较高的求解方案，即已提出的算法可用于求解具有时效要求的离散优化问题。