Energy Saving in Flow-Shop Scheduling Management: An Improved Multiobjective Model Based on Grey Wolf Optimization Algorithm

Table 3

Comparison of algorithm running results’ IGD.

		Kursawe	Schaffer	Viennet2	Viennet3	ZDT1	ZDT6
KMGWO	Min	0.001268	0.000548	0.000195	0.00013	4.15E − 05	0.000336
	Max	0.001467	0.000606	0.000221	0.000663	5.97E − 05	0.000473
	Mean	0.001367	0.000577	0.000208	0.000397	5.06E − 05	0.000404
	Std	0.00014	4.1E − 05	1.84E − 05	0.000377	1.28E − 05	9.7E − 05
MOGWO	Min	0.001429	0.000626	0.000207	0.000222	2.96E − 05	0.002448
	Max	0.00208	0.000689	0.000218	0.000265	3.66E − 05	0.01636
	Mean	0.001755	0.000657	0.000213	0.000244	3.31E − 05	0.009404
	Std	0.000461	4.47E − 05	7.86E − 06	2.99E − 05	4.93E − 06	0.009838
MOPSO	Min	0.002178	0.000669	0.00036	0.0002	0.000267	0.026323
	Max	0.002426	0.000705	0.00039	0.000221	0.000296	0.030315
	Mean	0.002302	0.000687	0.000375	0.00021	0.000281	0.028319
	Std	0.000175	2.61E − 05	2.08E − 05	1.44E − 05	2.11E − 05	0.002823
NSGA2	Min	0.402172	0.09739	1.538041	0.85775	0.092674	0.134332
	Max	0.410001	0.097398	1.592757	0.870869	0.109724	0.185229
	Mean	0.406086	0.097394	1.565399	0.864309	0.101199	0.15978
	Std	0.005536	5.83E − 06	0.03869	0.009277	0.012056	0.035989
MOEA/D	Min	0.001268	0.000605	2.33E − 05	0.000105	3.44E − 05	0.000864
	Max	0.004135	0.000613	4.94E − 05	0.000208	4.66E − 05	0.018473
	Mean	0.002701	0.000609	3.64E − 05	0.000156	4.05E − 05	0.009668
	Std	0.002027	5.98E − 06	1.85E − 05	7.28E − 05	8.6E − 06	0.012451
PESA2	Min	0.001274	0.000628	0.000183	0.000195	0.002272	0.021336
	Max	0.001549	0.000644	0.000347	0.000323	0.002847	0.052005
	Mean	0.001412	0.000636	0.000265	0.000259	0.00256	0.036671
	Std	0.000194	1.15E − 05	0.000116	9.05E − 05	0.000407	0.021687