通常一个求多目标规划问题可以表述为V-minx∈XF(x)(VMP)其中F(x)=(f1(x)，f2(x)，…，fm(x))T是区域X上的m维向量函数.fi(x)：Rn→R(i=1，2，…，m)为连续函数，X为n维欧氏空间中的非空闭集. 求多目标规划问题的方法在科学技术，工程设计，经济管理等方面有着很广泛的应用. 本文的主要工作是受求解多目标规划的积分总极值算法的启发，给出了一种求解多目标规划问题的算法.算法在每一次迭代中，构造一个新函数，使得新函数的有效解与弱有效解亦为原函数的有效解与弱有效解，从而可以求得多目标规划极小化模型(VMP)的全局有效解或弱有效解，而且概念性算法是收敛的.在算法的实现时，作者用数论中确定性的一致分布的数值积分来逼近水平值和水平集，且不改变搜索区间，并证明了实现算法的收敛性。最后计算了六个多目标优化问题，通过计算结果，可以看到我们的算法不仅可以求到多于一个的有效解或者弱有效解，还可以体现各分目标的不同重要性，即作者的算法是有效的. 第一章介绍了几种求多目标规划的算法.这些算法中，有评价函数法，分层序列法，积分总极值算法，目的规划法，交互式法.第二章给出了这种求解多目标规划问题的概念性算法和实现算法，并证明了概念算法和实现算法的收敛性.第三章给出了六个数值计算，说明算法是有效的.