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为提高多目标粒子群算法(MOPSO)的收敛性与解集多样性,提出一种基于侧步爬山策略的混合多目标粒子群算法(H-MOPSO).通过建立局部搜索与粒子群优化的混合模型,在该模型中后期引入基于侧步爬山策略的局部搜索,周期性代替粒子群搜索并优化混合参数,使粒子根据距离前沿的远近朝下降或非支配方向搜索,加快粒子群收敛并改善其分布.同时采用非均匀变异算子和线性递减的惯性权重策略,避免算法早熟.通过标准测试函数的对比实验表明,该算法整体上比MOPSO、NSGA-II和MOEA/D具有更好的多样性与收敛性.