本書提出了一種自適應(yīng)多目標(biāo)優(yōu)化微分進化(SA-MODE)算法。該優(yōu)化策略包括對多目標(biāo)問題的擴展微分進化算法，通過在原算法中加入兩個經(jīng)典算子。因此，提出了秩排序和與兩種方法動態(tài)更新微分進化參數(shù)和種群大小相關(guān)的擁擠距離，以減少目標(biāo)函數(shù)的計算次數(shù)。在這種新的優(yōu)化策略中，利用收斂率的概念動態(tài)更新種群規(guī)模來評估種群的同質(zhì)性，并對其他參數(shù)(交叉參數(shù)和擾動率)使用總體方差的概念進行動態(tài)更新。然后，將所提出的方法應(yīng)用于數(shù)學(xué)函數(shù)和工程系統(tǒng)設(shè)計，以證明其有效性。