本发明涉及一种多变负荷下内嵌算法融合的多目标锅炉燃烧优化控制方法，所述算法融合为随机森林算法与遗传算法融合构建多目标锅炉燃烧优化控制方法；多目标锅炉燃烧优化控制包括锅炉、风烟系统、DCS控制系统、在线监测系统、算法融合软件和模型预测控制器硬件；在锅炉燃烧优化控制寻优过程中实现减污提效。本发明基于算法融合，实现数据算法优势互补，使预测模型的精确度和稳定性更好，控制系统优化指令的可靠性更好；本发明可以实现锅炉燃烧出口NOx浓度以及热效率的精准预测，为高效低耗燃烧优化调节提供了预报信息；基于算法融合开展多目标锅炉燃烧优化，实现炉膛出口NOX浓度降低15％以上，同时锅炉热效率提高0.2％～0.6％。