现实生活中最优化问题普遍存在,且往往涉及相互矛盾的多个目标。由于多项设计指标的引入,导致问题的搜索空间明显扩大,求解难度激增,因此,为求解计算量较大的多目标优化问题,充分利用智能优化算法的寻优能力和大规模高性能并行计算技术是切实可行的解决方案。本文基于非支配排序团队进步算法(NRTPA),引入自适应思想和并行化方案,提出了并行多目标团队进步算法。并行多目标团队进步算法将双群体演化机制和非支配排序的多目标策略相结合,以高效的寻优效率提升多目标解集的逼近性、均匀性和宽广性。根据测试函数集的直观验证和度量指标的定量对比,测试结果表明,并行多目标团队进步算法具备快速的收敛能力和良好的解集分布性,同时,算法稳定性也明显提高。选择直线阵为优化模型,将并行多目标算法应用于天线阵方向图的优化设计,对各阵元的激励幅值进行优化,以降低旁瓣电平和设计零陷位置。详细介绍了目标函数的建立过程,利用天线阵的对称结构和辐射特点,有效地缩减了可行域的搜索空间。在天线阵的应用算例中,算法能找到一系列优秀解,且在多个优化目标上表现良好,表明并行多目标团队进步算法具备解决电磁场优化等实际工程问题的能力。