本書提出了一種自適應多目標優(yōu)化微分進化(SA-MODE)算法。該優(yōu)化策略包括對多目標問題的擴展微分進化算法，通過在原算法中加入兩個經典算子。因此，提出了秩排序和與兩種方法動態(tài)更新微分進化參數和種群大小相關的擁擠距離，以減少目標函數的計算次數。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性，并對其他參數(交叉參數和擾動率)使用總體方差的概念進行動態(tài)更新。然后，將所提出的方法應用于數學函數和工程系統(tǒng)設計，以證明其有效性。