《表1 多目标优化算法计算得到的CD值》

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《改进飞蛾火焰算法在多目标水资源优化配置中的应用》

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本文采用的多目标优化算法种群规模均设置为1 000，迭代次数为1 000次。测试函数ZDT1、ZDT2和ZDT3计算得到的帕累托前沿和理想帕累托前沿见图1-图3所示。在图中可以看到对于所有的测试函数，多目标飞蛾火焰算法计算得到的帕累托前沿近似于理想帕累托前沿。采用CD和Δ两个指标来评价计算得到的帕累托前沿的优劣。ZDT1～ZDT3的CD值见表1所示，ZDT1～ZDT3的Δ值见表2所示。