针对多目标粒子群优化算法中多样性和收敛性难以平衡的问题，提出一种基于动态种群的多目标粒子群优化算法.该算法种群数量的增加或减少取决于档案中的资源，从而调节种群数量.一方面，通过基于网格技术的局部扰动添加粒子，以增加粒子的局部搜索能力，提高算法的多样性；另一方面，为防止种群规模过度增长，利用非支配排序和种群密度控制种群规模，以加快算法搜索进度，避免过早收敛.选取5种对比算法在测试函数上进行实验，实验结果表明，该算法具有明显的多样性和收敛性优势.