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为有效求解多目标优化问题，找到接近完整和最优的非劣解集，提出了一种改进的多目标差分进化混合算法（SM-DEMO）．该算法设计了一种基于欧氏距离的排序选择方法，将Pareto 非劣等级排序操作和差分进化算法进行有机融合，并且在进化过程加入单纯形局部搜索，引入优秀个体提高算法的收敛性．实验证明，该算法能够有效逼近真实的非劣前沿，具有良好的收敛性和分布多样性。