《概率基多目标优化原理及应用》以系统论的观点，从概率论的角度阐述了概率基多目标优化理论的基本原理和应用。书中首次引入一个崭新概念——青睐概率及其量化方法，并将概率基多目标优化方法与实验设计方法相结合，如响应面法、正交试验设计和均匀试验设计，建立了概率基多目标试验设计方法。书中同时给出了概率基稳健、设计、概率基多目标优化的离散化处理、序贯优化及其误差分析，对概率基模糊多目标优化、多个目标的聚类分析、多目标最短路径和金融、机械加工等问题也进行了介绍。
《概率基多目标优化原理及应用》可供在相关领域深入挖掘的研究人员参考，也可作为相关专业高年级本科生和研究生的教材。

第1章 多目标优化理论概况
1.1 引言
1.2 “单目标优化”问题
1.3 多目标优化的发展
1.4 小结
参考文献
第2章 多目标优化方法现状分析
2.1 引言
2.2 多目标优化问题
2.3 常用的主要解法及其现状剖析
2.4 多目标优化算法
2.5 多目标选材问题
2.6 常用解法的问题汇总及展望
2.7 “概率基多目标优化”方法进展情况
2.8 小结
参考文献
第3章 系统论观点下概率基多目标优化的基本原理和方法
3.1 引言
3.2 系统思想和方法的主要特征
3.3 系统论观点下的多目标优化
3.4 概率论角度下的定量评价
3.5 应用举例
3.6 小结
参考文献
第4章 概率基多目标试验设计方法
4.1 引言
4.2 概率基多目标优化与正交试验设计的结合
4.3 概率基多目标优化与响应面方法设计的结合
4.4 概率基多目标优化与均匀试验设计方法的结合
4.5 小结
参考文献
第5章 概率基多目标优化意义下的稳健设计
5.1 引言
5.2 基于概率的多目标优化稳健设计
5.3 应用
5.4 小结
参考文献
第6章 离散化处理、序贯优化以及误差分析
6.1 引言
6.2 离散化处理
6.3 序贯优化
6.4 误差分析
6.5 小结
参考文献
第7章 概率基模糊多目标优化
7.1 引言
7.2 概率基模糊多目标优化模型
7.3 应用实例
7.4 小结
参考文献
第8章 多个目标的聚类分析
8.1 引言
8.2 聚类分析在多目标优化中的应用
8.3 小结
参考文献
第9章 概率基多目标优化方法的广泛应用
9.1 引言
9.2 多目标最短路径问题
9.3 在多目标规划问题中的应用
9.4 在金融领域的应用
9.5 工程项目的多目标优化问题
9.6 机械加工过程优化中的应用
9.7 多目标机械优化设计
9.8 小结
参考文献
第10章 总结