A New Methodology for Solving Multiobjective Chance-Constrained Problems: An Application on IoT Systems

Table 5

Pareto optimal solution for Method I (from model (36)).

0,4	0,4	0,2	0.408285	2.24557	2.857998	0.204143	0.204143	0.997662
0,2	0,8	0,0	0.407612	2.246736	2.863025	0.198935	0.208677	1.000124
0,0	1,0	0,0	0.405686	2.247886	2.873029	0.186228	0.219458	1.001144
0,2	0,6	0,2	0.40656	2.247679	2.869119	0.191678	0.214881	0.998278
0,2	0,4	0,4	0.405335	2.247857	2.874374	0.184152	0.221183	0.996816
0,6	0,0	0,4	0.40888	2.244004	2.852489	0.209273	0.199606	0.995368
0,6	0,2	0,2	0.409551	2.241286	2.844367	0.216022	0.19353	0.99809
0,4	0,0	0,6	0.406246	2.247804	2.870622	0.189674	0.216572	0.993855
0,0	0,2	0,8	0.399065	2.241	2.88574	0.153391	0.245674	0.998724
0,8	0,2	0,0	0.408285	2.24557	2.857998	0.204143	0.204143	0.997662
0,2	0,0	0,8	0.402318	2.245732	2.88219	0.168179	0.23414	0.995099
0,0	0,8	0,2	0.404335	2.247485	2.877629	0.178526	0.225809	0.999927
0,8	0,0	0,2	0.408285	2.24557	2.857998	0.204143	0.204143	0.997662
0,0	0,0	1,0	0.396843	2.236849	2.886325	0.144211	0.252633	0.999193
0,4	0,2	0,4	0.407349	2.247058	2.86472	0.197036	0.210313	0.995566
0,6	0,4	0,0	0.408286	2.24557	2.857998	0.204143	0.204143	0.997662
0,0	0,4	0,6	0.401041	2.244105	2.884045	0.162143	0.238899	0.998701
1,0	0,0	0,0	0.408286	2.24557	2.857998	0.204145	0.204140	0.999999
0,2	0,2	0,6	0.403926	2.247226	2.878749	0.176329	0.227597	0.995752
0,4	0,6	0,0	0.409065	2.243374	2.850487	0.211018	0.198047	1.00013
0,0	0,6	0,4	0.402792	2.246244	2.881319	0.170508	0.232284	0.999108