对汽车动力总成悬置系统的多目标优化问题进行了研究,明确了优化方向。基于算法融合理论,提出了结合多目标粒子群优化(MOPSO)算法和非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)的混合算法,并运用经典测试函数分别对MOPSO算法、NSGA-Ⅱ及混合算法进行测试,验证了混合算法的可行性和高效性。运用混合算法解决了动力总成悬置系统的解耦问题,得到了多组满足要求的解集。实例优化结果证明,该混合算法对解决复杂动力总成悬置系统多目标优化问题是有效的。