本发明涉及一种基于改进多目标粒子群算法的函数测试方法，包括：构建基于高斯‑柯西混合变异的多目标粒子群算法；应用基于高斯‑柯西混合变异的多目标粒子群算法，对标准测试函数进行求解，得到对应的最优解。其中，基于高斯‑柯西混合变异的多目标粒子群算法具体是采用高斯变异进行局部搜索、采用柯西变异进行全局搜索，以得到高斯‑柯西混合变异机制进行最优解搜寻；此外还采用锦标赛选择机制进行全局最优个体的选取。与现有技术相比，本发明所提出的算法不仅能扩大粒子搜群最优解的范围，而且能增加全局最优粒子选择的多样性，将该改进的多目标粒子群算法应用在标准测试函数上，不仅能提高搜索能力和收敛能力，且帕累托前沿分布更加均匀。