多目標進化算法已成為解決多目標優(yōu)化問題的主要方法之一。基本的多目標元胞差分算法作為解決一類多目標優(yōu)化問題的典型算法，是在結(jié)合元胞多目標遺傳算法（Cellular Genetic Algorithm, CGA）與差分算法（Differential Evolution, DE）基礎(chǔ)上提出的，其在解決多目標尤其在三目標優(yōu)化問題時獲得了質(zhì)量較好的Pareto前端。本書在全面介紹基本的多目標元胞差分算法和算法性能測試基礎(chǔ)上，闡述了在該算法基礎(chǔ)上的幾種改進優(yōu)化算法，介紹了改進算法的原理、步驟、流程、偽代碼、性能測試及實例應用等。為方便使用，對算法的圖形用戶界面（Graphical User Interface, GUI）實現(xiàn)進行了初步的探析。