多目标进化算法（MOEA）的一个关键就是保持解的分布度，提出了一种用最小生成树的边的权值来表示个体聚集距离的方法，并且对NSGA-2的交叉算子和变异率进行了改进。实验结果表明，与NSGA-2相比该方法（MST-NSGA-2）在解的分布度上有较大的提高，并且有着良好的收敛性。