Table 7 Mean IGD+ values for WFG problems (best results are highlighted).

From: Population diversity control based differential evolution algorithm using fuzzy system for noisy multi-objective optimization problems

Problems

\(\sigma\)

NDE

TSEA

Two_Arch2

RMNSGAII

NTSPEA

RTEA

FNSGA-II

WFG1

0.1

1.14

1.28

1.31

1.30

1.29

1.29

1.25

0.2

0.741

1.30

0.824

0.777

0.775

0.820

0.98

0.5

1.37

1.56

1.77

1.73

1.42

1.60

1.54

WFG2

0.1

0.118

0.142

0.249

0.250

0.189

0.221

0.124

0.2

0.204

0.216

0.359

0.334

0.307

0.304

0.219

0.5

0.337

0.447

0.579

0.468

0.455

0.416

0.400

WFG3

0.1

0.138

0.157

0.278

0.260

0.197

0.206

0.165

0.2

0.221

0.239

0.457

0.337

0.356

0.305

0.258

0.5

0.467

0.542

0.676

0.492

0.544

0.471

0.497

WFG4

0.1

0.101

0.105

0.177

0.160

0.127

0.113

0.112

0.2

0.149

0.157

0.279

0.222

0.226

0.174

0.164

0.5

0.291

0.327

0.470

0.336

0.352

0.296

0.318

WFG5

0.1

0.120

0.129

0.243

0.260

0.161

0.177

0.130

0.2

0.186

0.190

0.385

0.414

0.298

0.271

0.214

0.5

0.337

0.443

0.630

0.605

0.467

0.453

0.460

WFG6

0.1

0.138

0.148

0.264

0.244

0.179

0.160

0.152

0.2

0.204

0.216

0.412

0.366

0.328

0.269

0.211

0.5

0.498

0.525

0.691

0.592

0.554

0.470

0.493

WFG7

0.1

0.0787

0.0894

0.195

0.192

0.122

0.138

0.110

0.2

0.140

0.151

0.351

0.302

0.272

0.220

0.154

0.5

0.346

0.377

0.575

0.450

0.436

0.403

0.365

WFG8

0.1

0.192

0.194

0.285

0.291

0.217

0.235

0.196

0.2

0.237

0.248

0.410

0.360

0.348

0.306

0.254

0.5

0.460

0.563

0.630

0.496

0.489

0.463

0.578

WFG9

0.1

0.102

0.104

0.184

0.182

0.124

0.144

0.114

0.2

0.158

0.161

0.247

0.253

0.215

0.219

0.169

0.5

0.251

0.266

0.558

0.409

0.359

0.363

0.319

Back to article page