舰船电力系统的可靠性对舰船具有至关重要的作用。舰船电力系统本质上是一种高度非线性系统，随着电力系统的网络拓扑结构越来越复杂，规模越来越大，这就对故障后的恢复供电提出了更高的要求。故障恢复在理论上是一个复杂的多目标非线性组合优化问题。针对多目标的问题，人们提出了很多方法和理论，但各种方法都存在着缺点。对舰船配电系统故障恢复的研究，目前研究还处于起步阶段。 首先，本论文对混沌、遗传算法、克隆算法的来源、基本原理、数学机理、特点及应用等各个方面进行论述。给出了舰船电力系统的网络拓扑结构并综合考虑了线路容量限制、供电负荷优先性及节点电压约束的供电恢复模型，保证最大限度地给负荷供电。提出了负载支路相关矩阵法对容量约束进行检验，减小了分析、计算的难度。 其次，本论文结合配电网络的特点对遗传算法的编码方式采用了针对负荷的0，1，2编码，缩短了染色体的长度。用混沌理论与遗传算法相结合，提出混沌自适应遗传算法，使用混沌优化产生初始群体，以保证初始种群含有较丰富的模式，从而增加搜索快速收敛于全局最优解的可能。然后通过采用精英保留的选择机制和自适应交叉、变异概率，有效地加快了算法的收敛速度。同时在分析免疫系统克隆机制的基础上提出了一种克隆算法，通过选择亲和力高的抗体并且对亲和力高的抗体分别进行克隆来有效地加快收敛速度，并详细说明了如何实现基于克隆算法的故障恢复策略。 最后通过具体算例分析来说明本文所提出方法的正确性和可行性。仿真结果表明：通过与其他方法比较，利用该混沌遗传混合算法和克隆算法求解故障恢复问题，提高了算法的收敛速度及精度，避免了不成熟收敛，算例结果表明可以迅速求得全局最优解。