針對多目標(biāo)差分進(jìn)化算法求解多目標(biāo)優(yōu)化問題時收斂慢和均勻性欠佳等不足，提出了一種基于多策略排序變異的多目標(biāo)差分進(jìn)化算法。該算法利用基于排序變異算子來快速接近真實的Pareto最優(yōu)解，同時引入多策略差分進(jìn)化算子以保持種群的多樣性；通過自適應(yīng)策略動態(tài)調(diào)整控制參數(shù)以提高算法的魯棒性，并且從理論證明的角度分析了所提算法的收斂性。仿真實驗結(jié)果表明，該算法相對于近期相關(guān)文獻(xiàn)中的改進(jìn)算法具有更好的收斂性與多樣性，從而表明了所提算法的有效性。