很多机器学习任务中有多个冲突的目标需要同时被优化，基于群搜索策略的进化算法在求解多目标优化问题领域得到了广泛的应用。多目标机器学习在近几年引起了广泛的关注，并且得到快速的发展。但是多目标机器学习在模型建立和优化学习方面仍然存在很多瓶颈问题。本书内容围绕多目标机器学习新模型探索和多目标学习算法设计展开，主要包括：多目标学习基础、基于三维凸包的进化多目标优化算法、基于三维增量凸包的进化多目标优化算法、进化多目标稀疏集成学习、多目标稀疏神经网络学习、多目标卷积神经网络及其学习算法、基于多目标学习的垃圾邮件检测，以及多目标深度卷积生成式对抗网络。
