《表2 实验1中两算法性能统计参数》

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《面向多目标优化火力目标分配问题的前瞻式边际贪婪算法》

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在算法运算结果分析中，由于LAMGC算法是构造启发式算法，因此具有很好的求解稳定性，该算法对此算例只进行一次运算。MOQPSO-D/S是智能优化算法，对该算例进行10次运算，并对算法的最大计算时长、最小计算时长、平均计算时长、最优解的超体积、最差解的超体积和平均超体积进行统计，相关统计值如表2所示。由表2可得，LAMGC算法在求解时间和超体积两个指标上都明显优于MOQPSO-D/S算法。此算例中，LAMGC算法的求解时间约是MOQPSO-D/S的1.15%，超体积是MOQPSO-D/S算法最优解的120.05%，是其平均值的132.90%。但是，MOQPSO-D/S算仍具有一定的稳定性，计算时间与超体积两个指标参数的波动在20%范围左右，如表2中第二行“PSO性能波动”所示，该参数表示MOQPSO-D/S算法在该算例的多次计算中最大超体积、最小超体积与平均超体积值间的变化百分比，以及计算最大时长、计算最小时长与平均计算时长间的变化百分比。