《表3 不同多目标优化算法的IGD平均值与方差》
MODE-SS与其他六种算法所得IGD的平均值与方差、Wilcoxon方法统计结果如表3所示。从表3可以看出,MODE-SS分别优于GDE3、NSGAⅡ-DE、MODE-RMO、SA-MTLBO、MOMDE-AM、MODE-PMSMO算法7、6、5、3、5、4个测试函数,其中GDE3、NSGAⅡ-DE、MOMDE-AM不能在任何一个测试函数上优于本文所提算法;MODE-RMO、SA-MTLBO、MODE-PMSMO分别在1、3、1个测试函数上优于MODE-SS。七种算法所得IGD的Friedman方法统计分析结果如表4所示。结果显示MODE-SS算法排名第四,优于算法GDE3、NSGAⅡ-DE、MODE-RMO,但劣于算法MODE-PMSMO、MOMDE-AM、SA-MTLBO,其主要原因是在算法中加入了SBX增强了种群的收敛性,导致种群分布性较差。
图表编号 | XD00163354800 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.07.05 |
作者 | 毕超超、范勤勤、王维莉 |
绘制单位 | 上海海事大学物流研究中心、上海海事大学物流研究中心、上海交通大学电子信息与电气工程学院、上海海事大学物流研究中心 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |