《多目標優化免疫算法、理論和應用》在全麵總結國內外多目標優化及人工免疫係統發展現狀的基礎上，著重介紹作者在基於人工免疫係統的多目標優化這一領域的研究成果，主要包括：免疫剋隆選擇多目標優化算法及其在多目標0／1背包問題、約束優化問題、動態多目標優化問題及多目標聚類中的應用，用於求解約束多目標優化的免疫記憶剋隆算法，求解多目標優化的非支配近鄰免疫算法，求解偏好多目標優化的偏好等級免疫記憶剋隆選擇算法，基於多智能體的多目標社會協同進化算法，量子免疫剋隆多目標優化算法，並針對不同問題提齣瞭多種新的算法和實現策略。
《多目標優化免疫算法、理論和應用》可為計算機科學、信息科學、人工智能、自動化技術等領域從事人工免疫係統或多目標優化研究的相關專業技術人員提供參考，也可作為相關專業研究生和高年級本科生教材。
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