MOPSO算法是一種用於解決多目標最佳化問題的啟發式算法，它是由Carlos A. Coello Coello等人在2004年提出的。這種算法是基於粒子群最佳化（PSO）的擴展，PSO原本是用於單目標最佳化問題的。MOPSO算法中，每個粒子在更新其速度和位置時，會考慮三個主要部分：慣性量、個體認知量和社會認知量。
在MOPSO中，粒子的速度和位置更新是基於Pareto競爭機制和微粒知識庫進行的。與傳統的PSO不同，MOPSO需要處理的是一組Pareto最優解，而不是單個最優解。這意味著在MOPSO中，粒子的速度和位置更新會考慮到多個目標函式，而不僅僅是單個目標函式。
MOPSO算法的參數設定對算法性能有重要影響。這些參數包括粒子數量、疊代次數、粒子的速度和位置範圍、適應度值、存檔閾值、慣性因子、速度因子等。例如，粒子數通常設定為50個，非劣解集個數上限為50，個體學習因子C1為1，群體學習因子C2為2，變異因子為0.1，最大疊代次數為200。
MOPSO算法在處理多目標最佳化問題時，能夠處理多個目標函式，避免了傳統最佳化方法中只能處理單個目標的局限性。然而，這種算法也存在一些缺點，如計算複雜度高、通用性低和收斂性不好等。為了改進這些缺點，研究者們一直在努力最佳化MOPSO算法的性能，以提高其在不同最佳化領域的套用效果。