多目标优化问题是优化领域中的一个重要的研究课题,其中包含着丰富的研究内容和广泛的实际应用背景,然而传统针对多目标优化的算法往往是光滑的多目标优化算法,不适用于现实实际。现今很多社会具体问题是非光滑多目标优化问题,本文重点关注解决非光滑多目标问题优化的算法。考虑到非光滑多目标问题计算较为复杂,收敛速度较慢,本文提出求解非光滑多目标优化问题的DFMOP算法用以解决,具体研究如下:第一部分,首先介绍非光滑多目标优化问题,非光滑多目标优化算法的国内外研究情况和非光滑多目标优化问题的精确罚方法的研究情况,然后梳理了非光滑多目标优化问题的概念和定义等相关预备知识,诸如局部Lipschitz连续、Clarke广义方向导数等相关定理。第二部分,针对本文要解决的非光滑多目标优化问题,给出了解决部分无界约束的非光滑多目标规划的精确罚函数方法的理论证明,首先给出改进的边界约束部分无界的目标函数及其相关的定义和命题,然后证明了边界约束部分无界条件下不等式约束问题的最优性条件,最后给出了本文的部分无界约束的非光滑多目标规划问题的精确罚函数,并证明了该罚函数的Pareto-Clarke稳定点。第三部分,为研究第三章中定义的非光滑多目标问题,本文在第四章提出了一种精确罚函数的线搜索算法:DFMOP算法,给出了DFMOP算法的具体计算流程,DFMOP算法包含主算法和子算法,最后给出DFMOP算法的收敛性证明。第四部分,通过两个数值算例验证了DFMOP算法在解决非光滑多目标优化问题的有效性。研究结果表明DFMOP算法适用于在不同规模的Halton矩阵下的求解非光滑多目标问题,同时通过对DMS、CSDFNP与DFMOP算法的比较,证明了DFMOP算法收敛速度较快,与此同时,DFMOP算法初始参数的设置会导致算法的稳健性降低,仍旧具备改进空间。