本书立足于人工智能与数字化变革的时代背景，聚焦复杂环境下优化理论与算法的前沿挑战，通过突破传统单一、静态、理想化算法的研究范式，构建了“系统性、递进式、应用驱动”的特色研究体系。全书以智能优化算法的内在演进逻辑为主线，系统介绍了从单目标到多目标、从静态到动态、从理想环境到鲁棒求解的完整发展脉络，并通过统一建模与评测框架验证了在满足决策者特定需求的偏好多目标优化、应对环境时变性的动态多目标优化、处理不确定性的鲁棒多目标优化等多维复杂场景下多目标智能算法的自适应与高效协同能力。