Los Problemas Multi-Objetivo son problemas comunes de la vida real que se pueden encontrar en diferentes campos, como la bioinformática y la programación de horarios. La Optimización de Pareto es un método popular para resolver problemas multi-objetivo, que optimiza todos los objetivos simultáneamente. Proporciona una forma efectiva de evaluar la calidad de las soluciones multi-objetivo. Los métodos de Inteligencia de Enjambre son métodos basados en poblaciones que generan múltiples soluciones al problema, proporcionando métodos adecuados para las soluciones. Los métodos tienen ciertos inconvenientes cuando se aplican a problemas multi-objetivo, como la selección del líder del enjambre y la obtención de soluciones uniformemente distribuidas en el espacio de soluciones. El Algoritmo de Optimización de Ballenas es un método reciente. En este trabajo, proponemos combinarlo con Búsqueda Tabú para la optimización multi-objetivo. Tabú Search se utiliza para almacenar soluciones no dominadas en listas de élite para guiar a los miembros del enjambre, lo que supera el problema de la selección del líder del enjambre. Se emplea el cruce en las fases de intensificación y diversificación para mejorar la diversidad de la población. Se propone un nuevo paso de diversificación para eliminar la necesidad de métodos de búsqueda local. Se ha probado sobre diferentes funciones de prueba multi-objetivo de referencia, como , , y . Los resultados muestran la eficiencia de en encontrar soluciones cerca del frente de Pareto y uniformemente distribuidas en el espacio de soluciones.