《表5 IGD指标的均值和方差》

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《基于R2指标的高维多目标差分进化推荐式课程系统》

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注：加粗为最优结果；加下划线为次优结果。

GD指标、DM指标分别从算法的收敛性和分布性进行了验证，IGD指标进一步从算法的综合性进行评价。表5给出了在4、5、8、10维上的DTLZ[1～7]中的IGD值，R2-MODE算法被加粗和加下划线数量显示其综合性强，在DTLZ3、DTLZ4和DTLZ6上具有明显的优势，尤其在维数特别高时性能更加优越，在DTLZ测试问题上取得了最为满意的结果。?-MOEA表现也较好，但?需要根据不同维数、不同测试问题进行参数调整，实时性差。NSGA-III、AR+DMO的综合能力不强。4种算法综合性排序：R2-MODE、?-MOEA、NSGA-III、AR+DMO。