Skip to Main Content
Table 5:
Mean values of success rate and performance metric σ* of all objective reduction algorithms in 20 independent experiments for MAOP(I,M) with various numbers of objectives and essential objectives.
Success rate 
Magnitude Adjustment: Yes No 
greedygreedy
Input dataTestNamePCSEAδ-MOSSLPCANLMVUPCALHANLHAPCSEAδ-MOSSLPCANLMVUPCALHANLHA
Noiseless MAOP1(3, 5) 1.000 1.000 0.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 0.000 1.000 1.000 1.000 
 MAOP2(3, 5) 1.000 1.000 0.000 0.000 1.000 1.000 1.000 1.000 0.000 0.000 1.000 1.000 
 MAOP3(4, 10) 0.900 1.000 0.000 0.350 1.000 1.000 0.900 1.000 0.000 0.350 1.000 1.000 
 MAOP4(4, 10) 0.000 1.000 0.000 0.000 0.150 0.150 0.000 1.000 0.000 0.000 0.200 0.200 
 MAOP5(6, 10) 0.000 1.000 0.000 0.000 0.750 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.750 1.000 
 MAOP6(6, 10) 0.000 0.950 0.000 0.000 0.250 0.750 0.000 0.950 0.000 0.000 0.250 0.750 
 MAOP7(5, 15) 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 1.000 
 MAOP8(5, 15) 0.000 0.950 0.000 0.000 0.100 0.700 0.000 0.950 0.000 0.000 0.100 0.700 
 MAOP9(7, 15) 0.000 0.950 0.000 0.000 0.150 1.000 0.000 0.950 0.000 0.000 0.150 1.000 
 MAOP10(7, 15) 0.000 0.100 0.000 0.000 0.000 0.500 0.000 0.100 0.000 0.000 0.000 0.450 
Summary of noiseless input data 0.290 0.895 0.000 0.135 0.540 0.810 0.290 0.895 0.000 0.135 0.545 0.810 
Noisy MAOP1(3, 5) 1.000 0.850 0.000 1.000 1.000 1.000 1.000 0.850 0.000 1.000 1.000 1.000 
 MAOP2(3, 5) 1.000 0.450 0.000 0.000 1.000 1.000 1.000 0.450 0.000 0.000 1.000 1.000 
 MAOP3(4, 10) 0.950 0.950 0.000 0.350 1.000 1.000 0.950 0.950 0.000 0.350 1.000 1.000 
 MAOP4(4, 10) 0.000 0.850 0.000 0.000 0.100 0.100 0.000 0.850 0.000 0.000 0.100 0.100 
 MAOP5(6, 10) 0.000 0.900 0.000 0.000 0.500 1.000 0.000 0.900 0.000 0.000 0.500 1.000 
 MAOP6(6, 10) 0.000 0.900 0.000 0.000 0.000 0.300 0.000 0.900 0.000 0.000 0.000 0.300 
 MAOP7(5, 15) 0.000 0.900 0.000 0.000 0.900 1.000 0.000 0.900 0.000 0.000 0.900 1.000 
 MAOP8(5, 15) 0.000 0.950 0.000 0.000 0.000 0.700 0.000 0.950 0.000 0.000 0.000 0.700 
 MAOP9(7, 15) 0.000 0.800 0.000 0.000 0.000 0.900 0.000 0.800 0.000 0.000 0.000 0.900 
 MAOP10(7, 15) 0.000 0.050 0.000 0.000 0.000 0.050 0.000 0.050 0.000 0.000 0.000 0.050 
Summary of noisy input data 0.295 0.760 0.000 0.135 0.450 0.705 0.295 0.760 0.000 0.135 0.450 0.705 
Summary of all experiments 0.293 0.828 0.000 0.135 0.495 0.758 0.293 0.828 0.000 0.135 0.498 0.758 
Noiseless MAOP1(3, 5) 1.000 1.000 0.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 0.000 1.000 1.000 1.000 
 MAOP2(3, 5) 1.000 1.000 0.500 0.000 1.000 1.000 1.000 1.000 0.500 0.000 1.000 1.000 
 MAOP3(4, 10) 0.950 1.000 0.531 0.650 1.000 1.000 0.950 1.000 0.520 0.650 1.000 1.000 
 MAOP4(4, 10) 0.933 1.000 0.000 0.000 0.943 0.943 0.933 1.000 0.000 0.000 0.946 0.946 
 MAOP5(6, 10) 0.500 1.000 0.358 0.025 0.950 1.000 0.500 1.000 0.357 0.025 0.950 1.000 
 MAOP6(6, 10) 0.452 0.996 0.735 0.105 0.969 0.993 0.452 0.996 0.735 0.094 0.969 0.993 
 MAOP7(5, 15) 0.447 1.000 0.131 0.069 1.000 1.000 0.447 1.000 0.126 0.069 1.000 1.000 
 MAOP8(5, 15) 0.658 0.995 0.543 0.565 0.900 0.969 0.658 0.995 0.543 0.499 0.900 0.969 
 MAOP9(7, 15) 0.436 0.995 0.333 0.247 0.866 1.000 0.436 0.995 0.329 0.240 0.866 1.000 
 MAOP10(7, 15) 0.453 0.952 0.495 0.061 0.811 0.983 0.453 0.948 0.490 0.061 0.821 0.981 
Summary of noiseless input data 0.683 0.994 0.363 0.272 0.944 0.989 0.683 0.993 0.360 0.264 0.945 0.989 
Noisy MAOP1(3, 5) 1.000 0.925 0.000 1.000 1.000 1.000 1.000 0.900 0.000 1.000 1.000 1.000 
 MAOP2(3, 5) 1.000 0.725 0.500 0.000 1.000 1.000 1.000 0.825 0.500 0.000 1.000 1.000 
 MAOP3(4, 10) 0.975 0.992 0.529 0.650 1.000 1.000 0.975 0.992 0.515 0.650 1.000 1.000 
 MAOP4(4, 10) 0.933 0.975 0.015 0.000 0.940 0.940 0.933 0.983 0.000 0.000 0.936 0.936 
 MAOP5(6, 10) 0.500 0.975 0.307 0.025 0.867 1.000 0.500 0.975 0.311 0.025 0.883 1.000 
 MAOP6(6, 10) 0.463 0.984 0.715 0.096 0.956 0.974 0.463 0.975 0.725 0.094 0.957 0.975 
 MAOP7(5, 15) 0.447 0.990 0.152 0.111 0.972 1.000 0.447 0.995 0.158 0.111 0.972 1.000 
 MAOP8(5, 15) 0.658 0.995 0.510 0.460 0.877 0.969 0.658 0.980 0.517 0.496 0.877 0.975 
 MAOP9(7, 15) 0.436 0.972 0.341 0.283 0.774 0.989 0.436 0.966 0.328 0.283 0.774 0.978 
 MAOP10(7, 15) 0.412 0.915 0.377 0.044 0.778 0.888 0.439 0.921 0.342 0.071 0.788 0.891 
Summary of noisy input data 0.682 0.945 0.345 0.267 0.916 0.976 0.685 0.951 0.340 0.273 0.919 0.976 
Summary of all experiments 0.683 0.969 0.354 0.269 0.930 0.982 0.684 0.972 0.350 0.268 0.932 0.982 
Success rate 
Magnitude Adjustment: Yes No 
greedygreedy
Input dataTestNamePCSEAδ-MOSSLPCANLMVUPCALHANLHAPCSEAδ-MOSSLPCANLMVUPCALHANLHA
Noiseless MAOP1(3, 5) 1.000 1.000 0.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 0.000 1.000 1.000 1.000 
 MAOP2(3, 5) 1.000 1.000 0.000 0.000 1.000 1.000 1.000 1.000 0.000 0.000 1.000 1.000 
 MAOP3(4, 10) 0.900 1.000 0.000 0.350 1.000 1.000 0.900 1.000 0.000 0.350 1.000 1.000 
 MAOP4(4, 10) 0.000 1.000 0.000 0.000 0.150 0.150 0.000 1.000 0.000 0.000 0.200 0.200 
 MAOP5(6, 10) 0.000 1.000 0.000 0.000 0.750 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.750 1.000 
 MAOP6(6, 10) 0.000 0.950 0.000 0.000 0.250 0.750 0.000 0.950 0.000 0.000 0.250 0.750 
 MAOP7(5, 15) 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 1.000 
 MAOP8(5, 15) 0.000 0.950 0.000 0.000 0.100 0.700 0.000 0.950 0.000 0.000 0.100 0.700 
 MAOP9(7, 15) 0.000 0.950 0.000 0.000 0.150 1.000 0.000 0.950 0.000 0.000 0.150 1.000 
 MAOP10(7, 15) 0.000 0.100 0.000 0.000 0.000 0.500 0.000 0.100 0.000 0.000 0.000 0.450 
Summary of noiseless input data 0.290 0.895 0.000 0.135 0.540 0.810 0.290 0.895 0.000 0.135 0.545 0.810 
Noisy MAOP1(3, 5) 1.000 0.850 0.000 1.000 1.000 1.000 1.000 0.850 0.000 1.000 1.000 1.000 
 MAOP2(3, 5) 1.000 0.450 0.000 0.000 1.000 1.000 1.000 0.450 0.000 0.000 1.000 1.000 
 MAOP3(4, 10) 0.950 0.950 0.000 0.350 1.000 1.000 0.950 0.950 0.000 0.350 1.000 1.000 
 MAOP4(4, 10) 0.000 0.850 0.000 0.000 0.100 0.100 0.000 0.850 0.000 0.000 0.100 0.100 
 MAOP5(6, 10) 0.000 0.900 0.000 0.000 0.500 1.000 0.000 0.900 0.000 0.000 0.500 1.000 
 MAOP6(6, 10) 0.000 0.900 0.000 0.000 0.000 0.300 0.000 0.900 0.000 0.000 0.000 0.300 
 MAOP7(5, 15) 0.000 0.900 0.000 0.000 0.900 1.000 0.000 0.900 0.000 0.000 0.900 1.000 
 MAOP8(5, 15) 0.000 0.950 0.000 0.000 0.000 0.700 0.000 0.950 0.000 0.000 0.000 0.700 
 MAOP9(7, 15) 0.000 0.800 0.000 0.000 0.000 0.900 0.000 0.800 0.000 0.000 0.000 0.900 
 MAOP10(7, 15) 0.000 0.050 0.000 0.000 0.000 0.050 0.000 0.050 0.000 0.000 0.000 0.050 
Summary of noisy input data 0.295 0.760 0.000 0.135 0.450 0.705 0.295 0.760 0.000 0.135 0.450 0.705 
Summary of all experiments 0.293 0.828 0.000 0.135 0.495 0.758 0.293 0.828 0.000 0.135 0.498 0.758 
Noiseless MAOP1(3, 5) 1.000 1.000 0.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 0.000 1.000 1.000 1.000 
 MAOP2(3, 5) 1.000 1.000 0.500 0.000 1.000 1.000 1.000 1.000 0.500 0.000 1.000 1.000 
 MAOP3(4, 10) 0.950 1.000 0.531 0.650 1.000 1.000 0.950 1.000 0.520 0.650 1.000 1.000 
 MAOP4(4, 10) 0.933 1.000 0.000 0.000 0.943 0.943 0.933 1.000 0.000 0.000 0.946 0.946 
 MAOP5(6, 10) 0.500 1.000 0.358 0.025 0.950 1.000 0.500 1.000 0.357 0.025 0.950 1.000 
 MAOP6(6, 10) 0.452 0.996 0.735 0.105 0.969 0.993 0.452 0.996 0.735 0.094 0.969 0.993 
 MAOP7(5, 15) 0.447 1.000 0.131 0.069 1.000 1.000 0.447 1.000 0.126 0.069 1.000 1.000 
 MAOP8(5, 15) 0.658 0.995 0.543 0.565 0.900 0.969 0.658 0.995 0.543 0.499 0.900 0.969 
 MAOP9(7, 15) 0.436 0.995 0.333 0.247 0.866 1.000 0.436 0.995 0.329 0.240 0.866 1.000 
 MAOP10(7, 15) 0.453 0.952 0.495 0.061 0.811 0.983 0.453 0.948 0.490 0.061 0.821 0.981 
Summary of noiseless input data 0.683 0.994 0.363 0.272 0.944 0.989 0.683 0.993 0.360 0.264 0.945 0.989 
Noisy MAOP1(3, 5) 1.000 0.925 0.000 1.000 1.000 1.000 1.000 0.900 0.000 1.000 1.000 1.000 
 MAOP2(3, 5) 1.000 0.725 0.500 0.000 1.000 1.000 1.000 0.825 0.500 0.000 1.000 1.000 
 MAOP3(4, 10) 0.975 0.992 0.529 0.650 1.000 1.000 0.975 0.992 0.515 0.650 1.000 1.000 
 MAOP4(4, 10) 0.933 0.975 0.015 0.000 0.940 0.940 0.933 0.983 0.000 0.000 0.936 0.936 
 MAOP5(6, 10) 0.500 0.975 0.307 0.025 0.867 1.000 0.500 0.975 0.311 0.025 0.883 1.000 
 MAOP6(6, 10) 0.463 0.984 0.715 0.096 0.956 0.974 0.463 0.975 0.725 0.094 0.957 0.975 
 MAOP7(5, 15) 0.447 0.990 0.152 0.111 0.972 1.000 0.447 0.995 0.158 0.111 0.972 1.000 
 MAOP8(5, 15) 0.658 0.995 0.510 0.460 0.877 0.969 0.658 0.980 0.517 0.496 0.877 0.975 
 MAOP9(7, 15) 0.436 0.972 0.341 0.283 0.774 0.989 0.436 0.966 0.328 0.283 0.774 0.978 
 MAOP10(7, 15) 0.412 0.915 0.377 0.044 0.778 0.888 0.439 0.921 0.342 0.071 0.788 0.891 
Summary of noisy input data 0.682 0.945 0.345 0.267 0.916 0.976 0.685 0.951 0.340 0.273 0.919 0.976 
Summary of all experiments 0.683 0.969 0.354 0.269 0.930 0.982 0.684 0.972 0.350 0.268 0.932 0.982 
Close Modal

or Create an Account

Close Modal
Close Modal