提出一种新的多目标演化算法——基于斜率淘汰策略的多目标演化算法。利用基于斜率的淘汰策略，在演化过程中能以较低的时间复杂度更新精英空间、保存精英个体(Elitist)，且取得的解数量大，既保证了近似解集对Pareto前沿的逼近，又很好地保持了解集分布的均匀性。对于一些代表性的BenckMark问题，数值试验都取得了非常好的效果。