在实际的生产生活中,很多问题都需要使多个目标在给定的约束前提下尽可能达到最优,这种问题就是多目标优化问题。近二十年来,这类问题越来越受到学者的关注,同时这也是一类在实际生产生活中广泛存在的问题。比如,在工业生产中,生产调度是生产管理的核心问题,也是现代计算机集成制造系统的关键技术,其以生产进度计划为依据,在现有生产设备、工艺条件和能力的约束下,对有限的生产资源在时间和空间上进行调度和规划,从而确认生产路线,同时实现最小化总完成时间、最小化总流程时间、最小化总延迟时间等多个生产目标。大部分的多目标优化问题都是NP-难问题,一般精确算法并不能在多项式时间内求解这些问题。为了有效的求解这类问题,大量的元启发式算法被提出。例如遗传算法、禁忌搜索、蚁群算法等等。在本文中我们将使用路径链接技术求解多目标优化问题,路径链接技术就是通过在两个高质量的解之间建立路径来产生新的个体。本文的工作就是将路径链接技术和基于超体积的多目标局部搜索算法相结合,提出一个基于路径链接的多目标优化算法框架。并将该框架算法应用于双目标无约束二元二次规划问题、双目标二次分配问题、双目标最大割问题。在传统的多目标优化算法大多是基于局部空间的搜索的情况下,如何有效的跳出局部空间的限制,并高效的生成具有搜索潜力的个体往往是决定算法表现的关键,本文将主要研究基于路径链接技术的多目标优化算法。本文的主要研究工作如下:1)把路径链接技术与基于超体积的局部搜索算法相结合,并给出一个基于路径链接和超体积的多目标优化算法框架。其中基于超体积的局部搜索算法对每个个体分配基于超体积贡献的适应值,然后进行个体淘汰,该适应值能够有效的评估解的质量,并能明显提高群体的多样性和最后解的质量。2)在给出的基于路径链接和超体积的多目标优化算法框架的基础上,本文选取无约束二元二次规划问题,二次分配问题和最大割问题作为应用对象,这三个问题分别代表了解的表示为二进制串、排列和集合这三种问题类型。本文并将对如何定义这些问题的解之间的距离及如何对其中特定的问题进行路径链接进行研究,并将给出具体的距离定义方案和路径链接过程。3)最后将在双目标无约束二元二次规划问题,双目标二次分配问题和双目标最大割问题上进行对比试验,试验算法是基于路径链接和超体积的多目标优化算法框架,并且结合了相应问题解的距离的定义和路径链接的方法。最后将对结果进行分析比较,并将对基于路径链接和超体积的多目标优化算法框架的有效性和高效性进行分析。