Розглянуто еволюційний підхід метаевристичної оптимізації, побудований на принципах функціонування штучних імунних систем та орієнтований на розв'язання багатокритеріальних задач оптимізації. Показано, що сучасні оптимізаційні задачі характеризуються високою розмірністю пошукового простору, наявністю численних локальних екстремумів і необхідністю узгодження кількох критеріїв, що ускладнює застосування класичних методів. Обґрунтовано доцільність використання природозумовлених підходів, зокрема еволюційних методів на базі алгоритму штучних імунних систем, які забезпечують адаптивний глобальний пошук завдяки механізмам клонування, мутації, селекції. Запропоновано еволюційний підхід до оптимізації на основі алгоритму штучних імунних систем, формалізовано його оператори та алгоритмічну схему.