以一类航天器(卫星、飞船)舱内仪器、设备的空间布局方案设计为工程背景，本文研究了多目标双系统协同进化算法及其应用。近年来，研究协同进化算法并用以求解此类复杂工程优化问题成为国际上一个重要的课题和热点。针对上述工程背景，2006年本课题组给出了一种双系统互补协同进化算法(简称CBCEA)，经验证表明了其可行性和有效性。但是还存在有待继续改进和发展的问题，本文意在发展该算法，主要研究其中两个重要问题：一是双系统协同进化的多目标优化问题，重点是基于Deb非支配排序的多目标优化策略；二是双系统协同进化算法的变粒度协同策略问题。由此给出了一种多目标双系统协同进化算法(简称MDCEA)。主要研究工作如下：(1)针对求解复杂布局优化问题，给出了一种多目标双系统协同进化算法(MDCEA)，与原双系统互补协同进化算法(CBCEA)的不同之处是：a)采用了一种基于Deb非支配排序的Pareto解集多目标优化策略，以解决传统采用罚函数(线性加权法)将多目标转化为单目标方法存在的问题；b)采用不同的变粒度协同策略，即本文MDCEA算法将复杂原系统分解并行双系统A和B，其中，A系统采用设计变量变粒度策略，B的设计变量同原问题，并分解为若干并行的子系统，A、B系统的优化目标和约束函数同原问题。(2)编制了本文算法软件，一是用于本文算法仿真验证：经简化卫星舱布局优化实例数值仿真表明，本文算法(MDCEA)优于双系统互补协同进化算法(简称CBCEA)及多目标双系统互补协同进化算法(MCBCEA，本文构造的基于Deb非支配排序的多目标优化策略的CBCEA)以及传统的多目标协同进化算法(MCCEA)。二是将本文算法(MDCEA)软件作为航天器布局优化设计与仿真系统平台的一个模块。期望本文的研究有助于多目标协同进化算法理论的研究进展，有助于协同进化算法在一类复杂工程(如坦克、盾构掘进机等)布局优化设计中实际应用进展。