Computational Intelligence and Neuroscience / 2019 / Article / Tab 12

Research Article

An Opposition-Based Evolutionary Algorithm for Many-Objective Optimization with Adaptive Clustering Mechanism

Table 12

The statistical results of the HV obtained by OBEA, OBEA-APD, and OBEA-PBI. The best results are italicized.

ProblemMDTLZ1DTLZ2WFG2WFG4

OBEA38.471e − 1 (6.13e − 3)5.563e − 1 (5.70e − 4)8.837e − 1 (6.87e − 3)5.107e − 1 (2.91e − 3)
59.761e − 1 (4.15e − 4)7.829e − 1 (3.48e − 3)8.870e − 1 (1.17e − 2)6.785e − 1 (5.15e − 3)
89.524e − 1 (6.84e − 3)8.981e − 1 (4.96e − 3)9.106e − 1 (1.58e − 2)7.707e − 1 (7.74e − 3)
109.571e − 1 (4.18e − 3)9.071e − 1 (1.22e − 2)9.086e − 1 (1.56e − 2)7.690e − 1 (1.19e − 2)
159.456e − 1 (4.46e − 6)9.459e − 1 (7.02e − 3)9.543e − 1 (1.07e − 2)8.486e − 1 (1.13e − 2)

OBEA-APD36.299e − 1 (2.95e − 1) −4.777e − 1 (3.06e − 2) −8.341e − 1 (5.40e − 2) −5.353e − 1 (2.85e − 3) −
55.700e − 1 (3.78e − 1) −6.183e − 1 (6.07e − 2) −9.044e − 1 (9.92e − 3) =7.116e − 1 (7.46e − 3) =
89.161e − 1 (3.96e − 1) =8.022e − 1 (2.08e − 2) −8.571e − 1 (2.01e − 2) −7.021e − 1 (2.74e − 2) =
106.555e − 1 (3.17e − 1) −9.057e − 1 (8.63e − 2) =8.986e − 1 (8.22e − 2) =6.675e − 1 (8.16e − 2) −
159.521e − 1 (2.24e − 1) =9.195e − 1 (3.14e − 2) −4.377e − 1 (1.93e − 1) −5.933e − 1 (1.27e − 2) −

OBEA-PBI37.224e − 1 (1.39e − 1) −4.114e − 1 (2.84e − 2) −8.047e − 1 (3.42e − 2) −4.479e − 1 (2.57e − 2) −
56.700e − 1 (3.78e − 1) −7.508e − 1 (3.88e − 2) −8.014e − 1 (3.75e − 2) −5.121e − 1 (4.26e − 2) −
89.731e − 1 (5.46e − 2) =7.269e − 1 (1.91e − 2) −8.919e − 1 (2.13e − 2) =6.299e − 1 (4.47e − 2) −
107.506e − 1 (1.06e − 1) −9.050e − 1 (4.99e − 2) =9.176e − 1 (6.39e − 2) =4.798e − 1 (5.73e − 2) −
159.392e − 1 (2.08e − 1) =9.026e − 1 (4.04e − 2) −9.225e − 1 (6.05e − 2) =6.059e − 1 (1.90e − 2) −