系统发育树构建是古生物系统发育分析的最终表现形式,是一个非常重要的计算生物研究领域,它帮助人类了解生物起源、进化以及未来发展方向。在古生物系统发育分析中,通常采用化石中采集到的形态学数据,根据物种的形态特征构建出一棵能够体现物种间进化关系的发育树。目前古生物系统发育分析研究正面临着以下几种问题:首先,由于化石保存不完整、物种之间的差异以及特征间存在层次关系等因素,使得古生物形态学数据中存在缺失和不可适用数据的现象;其次,随着物种个数的增加,能够形成的拓扑结构的数量呈指数增加,目前基于单一优化原则的建树方法在选取最优拓扑结构时存在冲突,这些都会影响系统发育树构建的准确性。最后,当不存在标准树时,目前没有金标准去评价发育树构建结果。针对以上问题本文的主要工作如下:（1）模拟古生物形态学数据的特征,使用含有标准树的模拟数据,在数据中引入不同比例的数据缺失并将不可适用数据当作缺失数据处理。通过仿真实验探究了模拟数据的特征矩阵中不同大小的物种数和特征数以及数据的缺失比例对于构建系统发育树时优化目标选取的影响。根据单目标优化建树结果集合与模拟数据对应的标准树之间的拓扑差异性为不同的优化目标进行排序,得到不同类型的数据对于不同优化目标建树优劣性的排序。为含有缺失的数据进行系统发育分析时优化目标的选择提供指导,本模拟研究也可以为后续工作中多目标优化的优化目标选取提供支持。（2）针对在进行单一优化目标建树过程中,不同的优化目标建树结果之间存在互相冲突的问题,本文提出了基于动态多目标优化系统发育树构建方法。结合在上一章节的结论,根据数据的大小和缺失比例动态的选取多目标优化的建树目标。使用多目标优化方法构建满足在多个目标相对最优的系统发育树集合。实验结果表明,本文提出的方法相较于最大简约法,最大似然法,棘轮法以及随机法,构建的系统发育树集合与标准树的RF距离更小（拓扑差异更小）。本文的方法能够保证在动态的多个目标下保持相对最优,解决了在单目标优化建树时存在的目标间存在冲突的问题,同时还能够得到更接近真实树的系统发育树。为古生物学家进行系统发育分析提供信息工具。（3）针对在古生物系统发育分析中往往是不存在标准树,并且目前没有一个金标准去评价发育树,本文针对基于优化的系统发育树构建方法,从拓扑多样性的角度提出了对于树结果集合拓扑多样性的评价模型——基于超体积的系统发育树构建结果集拓扑多样性评价模型,超体积可以对树集合的广泛性以及均匀性进行评价,在保持目标最优的前提下,能得到更加多样化的树拓扑。本文将基于优化的系统发育树构建方法生成的树结果集合映射到解集空间中,超体积能够使那些在空间中分布更分散的解集得分更高。得到更加多样的树拓扑,为古生物学家构建系统发育树提供更多样的选择。