多目的最適化問題において，効率的にパレート最適解を探索するために，進化型多目的最適化（Evolutionary Multi-objective Optimization: EMO）アルゴリズムを用いる研究が行われている．また，探索能力の改良のために，EMOアルゴリズムと局所探索を組み合わせた多目的進化型局所探索(Multiobjective Genetic Local Search: MOGLS)アルゴリズムの研究も行われている．本研究では，EMOアルゴリズムであるNSGA-IIと局所探索を組み合わせることで，単純で高性能な多目的進化型局所探索アルゴリズムの提案を行う．