优化设计作为现代设计方法之一,已被广泛应用于各个领域。而大部分优化问题为多目标优化。由于多目标优化问题常由若干个相互冲突的目标构成,所以通常不能求得绝对的最优解,而只能求得一组非劣解。近些年,遗传算法已广泛应用于多目标优化非劣解的求解,但如何评价非劣解质量的好坏,还没有满意的理论。另外,目前还没有一个通用且实用的多目标优化软件,这也限制了多目标优化的应用。本文介绍了多目标优化和遗传算法的原理和方法,并对遗传算法进行了改进。把多准则模糊优选理论应用于并列选择遗传算法,从而得到即满足整体的最优性,又尽可能的逼近各子目标最优值的非劣解。另外,针对权系数往往难以确定的问题,用变权系数法求出非劣解组,然后进行模糊决策,从而让决策者选择客观、合理的满意解。本文编制了多目标优化软件,该软件包括常用的传统多目标优化方法和基于遗传算法的现代多目标优化方法。使用方便,通用性好。对于推动多目标优化的应用有积极意义。