本文针对鲁棒控制设计问题,提出了一种改进多目标粒子群算法—动态多目标粒子群算法,将其应用到H2/H∞控制和μ综合中,并将其与已有的鲁棒控制设计方法做了比较,本文主要研究内容如下：(1)动态多目标粒子群算法。对多目标粒子群算法进行了改进,通过改变使其惯性权重和变异因子动态变化,并加入变异因子,改进多目标粒子群算法。改进后的动态多目标粒子群算法从收敛性和分散度两个标准上来具有明显的优势,论文列举了出几个典型的测试函数,计算获得改进粒子群算法和基本粒子群算法的PARETO最优边界,说明了动态多目标粒子群算法的优越性。(2)多目标粒子群算法在H2/H∞控制中的应用。用线性矩阵不等式(LMI)法求解H2/H∞控制问题时,获得的解并非最优解而是次优解,因此论文将改进粒子群应用于H2/H∞控制,获得问题的PARETO最优解。论文对通过动态多目标粒子群算法和通常的LMI法分别获得的PARETO最优边界进行分析,检验动态多目标粒子群算法求解H2/H∞控制问题的有效性和优越性。(3)多目标粒子群算法在μ综合中的应用。鲁棒控制中的μ的计算是NP难问题,论文将动态多目标粒子群算法应用于μ综合,通过仿真计算与已有的D-K法进行了比较,结果表明了基于动态多目标粒子群算法的μ综合方法的有效性和优越性。