摘要：现实中不断涌现出数目众多且日益复杂的多目标优化问题，迫切需要发展新型多目标优化算法以应对挑战.将基本萤火虫算法拓展至多目标优化领域，提出一种混合型多目标萤火虫算法HMOFA（hybrid multi-objective firefly algorithm）.该算法提出使用混合水平正交实验设计和连续决策空间量化的方法生成接近于用户指定规模且均匀分布于搜索空间的初始种群，为后续的进化提供良好的起始点；利用外部档案中的精英解个体引导萤火虫移动，促使算法较快收敛；运用3点最短路径方法维持外部档案的多样性.HMOFA算法与另外5种代表性多目标进化算法一同在17个基准多目标测试题上进行性能比较，实验结果表明，HMOFA算法在收敛性、多样性和鲁棒性方面总体上具有较显著的性能优势.

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