针对数学特性要求严格且现有约束处理方法无法有效解决的决策空间离散分布多目标优化问题,提出一种求解决策变量离散分布的多目标进化算法。首先设计一个满足区间离散解的个体产生器,指引种群的搜索方向;然后针对常规约束违反度计算方法无法适用于决策变量离散约束的情况,提出了一种区间离散约束违反度的计算方法,并将满足决策变量离散约束的个体使用改进可行性规则来处理常规的等式约束和不等式约束;最后对考虑决策变量区间离散模型和未考虑决策变量区间离散模型进行仿真比较。结果表明,在相同的仿真条件下,使用本文处理决策变量离散分布的算法,直接在有定义的变量区间循环产生个体,提高了算法的效率,并且满足可行域的非支配个体明显比未考虑区间离散约束的个体数量多,分布均匀性好。