针对区间多目标优化问题，利用云模型对NSGA-II算法进行改进，提出一种非支配排序云模型算法（NSCMA）。首先，从初始云团中随机选取一个云滴作为父代，通过正态云算子生成子代云滴，用来替代传统NSGA-II遗传操作中的交叉和变异；其次，用约束条件对生成的云滴进行筛选处理，避免不可行解进入下一步算法；最后，运用区间占优关系对满足约束条件的解进行占优排序，对无法比较的同序值解计算拥挤距离。仿真结果验证了所设计算法的有效性。