随着社会生产和经济的发展，多目标优化问题越来越受到广泛关注。现实世界中的许多优化问题都涉及到多个目标的同时优化，而且多个目标之间往往是相互矛盾的。与单目标优化问题不同，多目标优化问题的解往往不止一个，而是存在一组解。多目标优化问题的最终目标就是在一组解中，找到使多个目标函数同时达到最优的参数组合。　　 本文以高品质草坪的养护为研究背景，以水肥耦合效应为研究对象，分析了当前草坪养护过程中存在的高成本，高浪费的现状，探讨了一种基于水肥耦合效应理论，以提高草坪质量，同时降低草坪养护成本为目标的优化方法。　　 该方法首先确定了通过试验观测建立目标函数的研究思路，在试验观测阶段，设计了回归正交的试验方案。这种方案具有试验次数少，代表性强，试验浪费少等特点。经过因素编码，正交表选择，回归系数计算，显著性检验和拟合度检验，建立了草坪生长质量与水肥配比关系的二次回归方程。该方程对于控制水肥用量，预测草坪质量状况具有很好的效果。　　 对于包含草坪质量和养护成本两个目标函数的优化问题，本文对其进行了综合考虑。首先基于Pareto最优解的思想，采用改进后的粒子群算法获得Pareto前端曲线，再结合工程问题的实际需要，采用统～目标函数的方法对问题进行了精确求解，验证了基于Pareto最优解的思想进行求解的正确性。为了避免早熟收敛的问题，本文在选择机制上引入了外部群体和拥挤距离的概念，从而有效地避免了算法在求解过程中陷入局部最优。　　 最后，本文介绍了如何将这一理论研究成果应用于实践，并进行了系统实现。　　 理论研究和实际应用结果表明，本文模型对于现有草坪质量的提高以及维护成本的降低均有明显改善。