从智能优化的角度而言，针对性研究一般类型MOPOP的成果很少，仅有张仁

从智能优化的角度而言，针对性研究一般类型MOPOP的成果很少，仅有张仁崇等[26]针对机会约束条件下的MOPOP，基于MC随机模拟，设计具有自适应样本分配策略的多目标免疫优化算法（MOIOA）求解，此算法效率优势明显，但进化能力、噪声抑制效果等仍需改善。

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From the perspective of intelligent optimization, the results of targeted research on general types of MOPOP are few. Only Zhang Renchong et al. [26] designed MOPOP with adaptive sample allocation strategy based on MC random simulation for MOPOP under chance constraint Optimization algorithm (MOIOA) solution, this algorithm has obvious efficiency advantages, but the evolution ability and noise suppression effect still need to be improved.

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From the point of view of intelligent optimization, the results of targeted research on the general type of MOPOP are very few, only Zhang Renzong and so on, based on THE OPPORTUNITy constraints of MOPOP, based on MC random simulation, designed with adaptive sample allocation strategy of multi-target immunooptimization algorithm (MOIOA) solution, the efficiency advantage of this algorithm is obvious, but the evolutionary ability, noise suppression effect still needs to be improved.

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From the point of view of intelligent optimization, there are few results of targeted research on general types of mopop, only Zhang renchong et al. [26] designed a multi-objective immune optimization algorithm (moioa) with adaptive sample allocation strategy based on MC random simulation for mopop under opportunity constraints. This algorithm has obvious efficiency advantages, but the evolution ability and noise suppression effect still need to be improved.<br>

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