摘要：根据自适应离散差分进化(SaDDE)算法的提出过程,对算法策略选择问题进行了重点研究.策略池在SaDDE中起着重要作用,策略池的设计面临着3个问题,即:(1)怎样鉴别某个候选解产生策略(CSGS)是有效的还是无效的;(2)应该选择哪些CSGS组成策略池;(3)策略池的大小应该是多少.为了解决这些问题,提出了基于相对排列顺序的标度法(RPOSM)和基于RPOSM的层次分析法(RPOSM-AHP).主要采用某电子对抗(electronic countermeasure,简称ECM)仿真实验平台上的6个测试实例(T_INS)进行测试实验.首先,设计了144个不同的CSGS,为了获得这些CSGS在求解问题上的性能排序序列,做了144?6个独立的实验;然后,采用RPOSM和RPOSM-AHP计算这144个CSGS的最终优先级向量;接着,设计了16个具有不同策略池大小的算法,然后在同样的6个测试实例上测试这些算法的性能;最后,再一次采用RPOSM和RPOSM-AHP为SaDDE寻找到了合适的策略池大小.与其他类似算法的对比实验结果表明:在有限的评估次数(NFE)内,SaDDE比同类算法性能优越.