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可满足性问题（SAT）是计算机科学和人工智能研究中的核心NP-完全问题.构造了两类SAT问题实例,易解和难解实例.从理论上分析了B-Cell算法求解该两个实例的运行时间,并证实了B-Cell算法在某些问题上有效而在一些问题上无效.进一步提出了一个简单的基于免疫的多目标优化算法（IBMO）,对于一个双目标的SAT问题,证明了IBMO能够有效地找到整个Pareto前沿.这些分析结果从理论上证实和说明了人工免疫系统的有效性.