针对粒子群优化PSO算法进行改进,对其容易陷入局部最优解的缺点提出了多目标综合学习粒子群算法(multi-objective comprehensive learning particle swarm optimization,MOCLPSO)算法。该算法采用了新颖的学习策略,即一个粒子可以学习其他所有粒子的pbest来更新自己的速度,以达到有效降低陷入局部最优解的可能性。将其应用于环境/排放规划EED问题,采用IEEE-30节点系统进行仿真,并将试验结果与经典的求解EED问题的算法相比较。验证了该算法具有较高的效率与全局搜索能力。