该文主要探讨了演化多目标优化的基本理论、方法和应用.首先介绍了多目标优化的基本概念和相关定义,并讨论了解决多目标优化的传统方法及其不足之处.然后介绍了演化多目标优化的基本原理和设计多目标演化算法的基本思想,并讨论了当前主要的几种多目标演化算法,在此基础上分析了演化多目标优化目前存在的问题.该文之后的工作主要围绕如何更好的解决这些问题展开.第三章针对前面的问题提出了新的多目标演化算法,包括解决数值优化问题和组合优化问题的多目标演化算法.并通过试验与当前主要的MOEA进行比较,分析了其特点和优越性.在第四章里,仍然针对第二章所讨论的问题,提出了一种全新的演化多目标优化模型,模拟试验表明该模型在一定程度上可以解决一些演化多目标优化面临的问题.第五章,提出了用于讨论多目标演化算法收敛性的基本框架,并以此为工具讨论了第三章中新算法的收敛性.最后,提出了演化多目标优化的一个应用:处理复杂约束优化问题的约束条件,并结合试验进行了讨论.