我们同时描述了帕累托最优控制问题的算法和实验策略驱动任意数量的量子可观测期望值到它们各自的极值。 传统的量子最优控制策略在多观测点的帕累托边界上的采样点效果较差控制景观，而不是为单个可观察的控制问题找到最佳解决方案。 本算法通过遵循到Pareto前沿的直接路径来促进多观察性优化， 并且一旦发现可行的解决方案系列，便能够不断追踪前沿。 这引入的数值和实验方法学也适用于其他需要解决的问题。 同时控制大量可观察物，例如量子最佳混合态制备。