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提出一种改进的多目标微粒群优化算法来求解人力资源分配问题。通过对种群进行正交初始化,保证了个体在整个可行解空间上的均匀分散,使得算法能够在整个可行解空间上进行均匀搜索;通过基于网格技术的外部存档非劣解删选策略,有效地保留了逼近Pareto前沿的非劣解;引入一种广义的学习策略来提升粒子向Pareto前沿收敛的概率。实验结果表明,提出的多目标微粒群算法能有效地解决多目标人力资源分配问题,具有较好的应用价值。