《表2 算法在F1～F6上独立运行20次的MIGD的平均值和标准差值比较》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于分解的预测型动态多目标粒子群优化算法》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

表1和表2给出了DDMOPSO算法以及4个对比算法优化6个测试函数得到的MER和MIGD评价指标的统计，结果按照时间t分成两个部分:0?t<40和40?t<160（表1和表2中，+ （-）表示支持（不支持）DDMOPSO在95%显著等级上表现优于比较算法的假设，加粗标记为最佳结果） .图2和图3给出了对比算法的ER和IGD指标值趋势图集，每个算法在不同的时间里所得到的种群如图4所示.