《表4 各算法的CD值：随机多目标煤炭模型的智能优化求解》

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《随机多目标煤炭模型的智能优化求解》

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为了进一步对比不同算法对于求解多目标煤炭机会模型的性能，图2描绘了3种算法在收敛性的比较，质心距离的值越小，则表示算法的收敛性越好。从图2中可以看出，在算法进化的整个阶段，NSGA-Ⅱ算法的质心距离值比其他2种算法的质心距离值都小，它的解集比较接近理想解，表现出明显的优势。AGE-Ⅱ算法在模型上的收敛性并不是很好，它的质心距离值一直略高于其他2种算法。SPEA2算法的质心距离值比AGE-Ⅱ算法的值要小，但是略差于NSGA-Ⅱ算法。表4给出了3种算法求解过程中CD值的均值，从表4可知，NSGA-Ⅱ算法的CD值最小，收敛性的均值性能比SPEA2和AGE-Ⅱ算法分别提高3.5%和31.78%。