Migrating Birds Optimization for the Seaside Problems at Maritime Container Terminals

Table 3

Comparison among the optimal solutions (UDS, Bierwirth and Meisel [7]), the Estimation Distribution Algorithm (EDA, Expósito-Izquierdo et al. [8]), and our MBO when solving the QCSP.

	UDS		EDA		MBO
	Obj.	(s)	Obj.	(s)	Obj.	(s)	Gap (%)
	453	—	453	0.08	453	0.17	0.00
	546	—	546	0.09	546	0.18	0.00
	513	—	513	0.08	513	0.17	0.00
	312	—	312	0.56	312	0.17	0.00
	453	—	453	0.08	453	0.17	0.00
	375	—	375	0.07	375	0.16	0.00
	543	—	543	0.08	543	0.18	0.00
	399	—	399	0.09	399	0.19	0.00
	465	—	465	0.07	465	0.17	0.00
	540	—	540	0.13	540	0.20	0.00
	576	—	576	0.27	576	0.40	0.00
	666	—	666	0.39	666	0.38	0.00
	738	—	738	0.25	738	0.35	0.00
	639	—	639	0.33	639	0.37	0.00
	657	—	657	0.29	657	0.35	0.00
	531	—	531	0.27	531	0.34	0.00
	807	—	807	0.31	807	0.36	0.00
	891	—	891	0.22	891	0.40	0.00
	570	—	570	0.26	570	0.37	0.00
	591	—	591	0.37	591	0.38	0.00
	603	—	603	9.12	603	1.13	0.00
	717	—	717	9.24	717	1.16	0.00
	684	—	684	4.48	684	1.09	0.00
	678	—	678	7.62	678	1.13	0.00
	510	—	510	4.09	510	1.11	0.00
	618	—	618	6.66	618	1.09	0.00
	513	—	513	6.54	513	1.14	0.00
	564	—	564	7.14	564	1.11	0.00
	588	—	588	6.66	588	1.13	0.00
	573	—	573	6.30	573	1.18	0.00
	876	12.6	876	12.60	876	3.74	0.00
	822	12.0	822	11.40	822	3.63	0.00
	834	10.8	834	8.40	837	3.52	0.36
	690	11.4	690	9.60	690	3.66	0.00
	792	10.2	792	10.20	792	3.51	0.00
	639	11.4	639	8.40	639	3.44	0.00
	894	10.8	894	13.20	894	3.80	0.00
	741	10.2	741	16.80	741	3.84	0.00
	798	10.2	798	12.00	798	3.52	0.00
	960	10.2	960	13.20	960	3.69	0.00
Avg.	633.98	10.98	633.98	4.70	634.05	1.33	0.01