许多现实世界中的优化问题都是多个目标的,而且是和时间因素有关的,抽象成数学模型就是动态的多目标优化问题,基于免疫遗忘概念和免疫应答的动态过程,提出了一种用于解决动态多目标优化问题的新的人工免疫系统算法一免疫遗忘动态多目标优化(IFDMO)算法.并采用了两集合覆盖这一评价参数,对算法进行了定量的描述.这一参数用于测量在每一个时间步骤得到的最优解向着Pareto-最优面的逼近程度.并将该算法与另外一种算法CSADMO进行了比较,CSADMO是最近提出的一种用于解决动态多目标优化问题的方法,CSADMO在保持所得前沿面的均匀性,多样性及向着Pareto-最优面的逼近性方面都体现出了很好的性质.实验结果表明,在每一时间步骤中,与CSADMO相比,IFDMO获得的解能更好的向着Pareto-最优面逼近,而且解得分布也更加均匀,范围也更加宽广。