随钻测量技术是石油钻井工程中的关键技术之一，这项技术的发展为实时钻进参数优化提供了前提条件。实时钻进参数优化需要建立准确的钻进模型，以往模型系数的求取通常采用实验的方法，求解效率低，不能满足实时性的要求，而且模型通常采用单一的单位进尺成本模型。在实际工程中，需要综合考虑钻头寿命、比能等因素，并能快速准确的求取模型系数。　　首先，本文分析了钻进参数之间的相互关系，建立了以机械钻速、钻头寿命、机械比能为目标，钻压、转速、比水功率为决策变量的多参数多目标优化模型。采用反演法求解模型中的未知系数，并且使模型系数可以随着时间推移实时修正。其次，根据钻进多参数多目标优化模型以及粒子群算法自身的缺点，对粒子群算法提出改进策略。选取ZDT测试函数集对算法进行测试，并与NSGA2算法测试结果进行对比，结果表明：改进算法运算时间短，能够获得分布均匀的Pareto前端。　　最后，针对一个实际油田井段，根据实时钻井数据，利用反演法对模型中的未知系数进行实时求解。讨论了改进粒子群算法的参数取值，在MATLAB中进行仿真实验，仿真实验得到了真实的Pareto前端，从Pareto前端选取的优化参数为钻井工作者调整钻进参数提供便利。