提出了一种求解多目标优化问题的基于相对熵的Pareto解演化算法，首先分析了多目标优化中各目标间的补偿模式和非补偿模式。以及它们对应的Pareto解演化算法和经典加权求和算法，指出实际问题中，并不存在完全的补偿模式或完全的非补偿模式。往往是需要补偿，但要避免目标间极端不均衡解的产生。故需在Pareto解演化算法基础上引入目标间均衡性的评价。然后利用相对熵作为均衡性的评价指标。在MOGA算法的基础上引入相对熵。形成了EPEA算法，算法避免了各目标间极端不均衡性的评价指标。在MOGA算法的基础上引入相对熵，形成了EPEA算法，算法避免了各目标间极端不均衡解的产生。为方便寻找偏好解提供了途径，数值实验证实了算法的有效性。