本发明实施例提供了一种基于迁移学习与特殊点策略的动态多目标进化方法，涉及进化计算领域。该方法包括：对动态多目标优化场景分析，获取所述优化场景的初始种群；采用多目标估计分布方法优化所述初始种群，获取所述初始种群的前端优化集；根据所述前端优化集获取特殊点；当所述决策变量发生变化时，基于联合分布适配的迁移学习方法将所述特殊点映射到高维空间，得到下一时刻的所述特殊点；采用多目标估计分布方法优化下一时刻所述初始种群，获取下一时刻所述初始种群的前端优化集。通过所述特殊点，实现对新环境下所述特殊点的准确预测，随机产生其他个体，增加种群多样性，从而提高算法在新环境下的收敛速度和收敛精度。