《表1 IGD指标比较结果》

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对本文提出算法RK-CRVEA、EI-PoF和CRVEA三种算法分别独立运行20次进行实验研究.性能评价指标IGD的统计均值和方差如表1所示.表中加粗部分表示算法的IGD值相对最小,说明对应算法具有较好的收敛性和多样性.从表1可以看出,RK-CRVEA和EI-PoF的IGD值相对较小,其原因是两种算法采用高斯过程代理模型来辅助优化算法搜索方向,并选择最有潜力的样本点来更新代理模型,在有限次真实函数评估下可以得到均匀分布的最优解.本文算法RK-CRVEA求得的IGD指标值是最小的,表明本文所提算法得到的最优解更接近Pareto真实前沿面,所得解集的收敛性和分布性均明显优于对比算法.