Parameter Determination of Milling Process Using a Novel Teaching-Learning-Based Optimization Algorithm

Table 2

Results of six algorithms over 25 independent times on 12 test functions of 30 variables with 300,000 FES.

Function	Result	TLBO	DGSTLBO	ETLBO	NSTLBO	DLTLBO	DATLBO
	SD	2.63E − 27^−; 1.22E − 27	1.69E − 09^−; 2.34E − 09	1.49E − 27^−; 2.11E − 27	9.31E − 20^−; 1.24E − 19	6.32E − 27^−; 2.55E − 26	1.86E − 28; 4.02E − 29
	SD	7.81E − 09^−; 1.06E − 08	1.33E − 08^−; 1.75E − 09	6.00E − 10^−; 8.48E − 10	6.01E − 09^−; 2.05E − 00	1.45E − 14^−; 2.94E − 15	1.34E − 16; 6.95E − 17
	SD	1.30E − 06^−; 7.28E − 05	2.12E + 06^−; 8.88E + 05	2.73E + 05^+; 4.57E + 05	1.81E + 06^−; 4.57E + 05	1.09E + 06^−; 3.67E + 04	3.66E + 03; 2.68E + 03
	SD	3.58E + 02^−; 9.37E + 00	2.74E + 02^−; 1.69E + 02	2.01E + 03^−; 2.84E + 03	7.83E + 03^−; 3.48E + 03	3.65E − 01^+; 1.38E − 02	1.65E + 02; 1.44E + 02
	SD	2.46E + 03^+; 1.05E + 03	4.26E + 03^−; 8.32E + 02	8.42E + 02^−; 1.88E + 03	4.24E + 03^+; 1.22E + 03	3.27E + 04^−; 9.02E + 02	5.81E + 03; 1.35E + 03
	−; +; ≈	4; 1; 0	4; 1; 0	4; 1; 0	4; 1; 0	4; 1; 0
	SD	1.84E + 01^+; 2.81E + 01	6.74E + 02^−; 7.14E + 02	1.39E + 01^+; 3.10E + 01	9.67E + 01^−; 6.92E + 01	4.52E + 01^+; 2.16E + 01	5.52E + 01; 3.62E + 01
	SD	4.70E + 03^≈; 1.45E − 12	4.70E + 03^≈; 6.78E − 13	4.70E + 03^≈; 1.49E + 03	4.70E + 03^≈; 2.23E − 12	4.70E + 03^≈; 3.35E − 14	4.75E + 03; 9.59E − 13
	SD	2.09E + 01^−; 3.52E − 02	2.09E + 01^−; 4.71E − 02	2.08E − 01^+; 6.35E − 02	2.09E + 01^−; 4.17E − 02	2.08E + 01^−; 5.19E − 02	2.00E + 01; 5.60E − 02
	SD	8.86E + 01^−; 1.38E + 01	6.11E + 01^+; 1.17E + 01	2.07E + 01^−; 4.63E + 01	1.06E + 02^≈; 2.48E + 01	2.28E + 01^−; 2.36E + 01	9.95E − 00; 4.45E − 00
	SD	1.39E + 02; 4.17E + 01	1.09E + 02^−; 7.09E + 01	3.02E + 01; 6.76E + 01	1.68E + 02; 3.88E + 01	1.12E + 02^−; 3.35E + 01	1.07E + 01; 2.09E + 01
	SD	3.25E + 01^−; 6.06E − 00	1.87E + 01^≈; 1.90E − 00	6.10E − 00^−; 1.36E − 01	3.32E + 01^−; 4.29E − 00	6.15E − 00^−; 1.52E − 01	6.04E − 00; 4.45E − 00
	SD	7.53E + 03^−; 7.36E + 03	2.70E + 04^−; 1.20E + 04	1.15E + 03^≈; 2.58E + 03	9.84E + 03^−; 7.83E + 03	4.05E + 06^−; 2.22E + 03	2.51E + 03; 3.00E + 03
	−; +; ≈	5; 1; 1	5; 1; 1	3; 2; 2	5; 0; 2	5; 1; 1
	−; +; ≈	9; 2; 1	9; 2; 1	7; 3; 2	9; 1; 2	9; 2; 1

“−”, “+”, and “≈ ” denote that the performance of the corresponding algorithm is significantly worse than, significantly better than, and similar to that of DATLBO, respectively.