Advances in Artificial Intelligence / 2017 / Article / Tab 5 / Research Article
Selection and Configuration of Sorption Isotherm Models in Soils Using Artificial Bees Guided by the Particle Swarm Table 5 (a) Best and worst solutions (set of model parameters) achieved by different solvers in 20 independent runs for fitting the experimental data on Freundlich-Langmuir isotherm model. (b) Performance of different solvers for fitting Langmuir-Freundlich isotherm to the experimental data.
(a) # Parameters PSO PCPSO ABC MABC Best Worst Best Worst Best Worst Best Worst 1 1174 358.2 1166 574.8 1176 887.7 1167 1361 0.403 5.403 0.408 2.195 0.399 0.730 0.407 0.301 0.779 0.998 0.781 0.987 0.779 0.905 0.780 0.725 0.128 0.306 0.128 0.202 0.128 0.132 0.128 0.129 2 711.9 143.3 668.0 403.2 744.1 695.6 674.6 905.3 0.034 4.400 0.036 0.133 0.032 0.041 0.036 0.026 0.988 0.329 0.972 0.521 0.986 0.904 1.000 0.958 0.093 0.406 0.095 0.243 0.093 0.102 0.092 0.096 3 645.0 91.33 791.3 93.47 1072 276.5 904.7 402.7 0.031 7.348 0.029 4.705 0.021 0.080 0.023 0.049 0.688 0.418 0.615 0.520 0.618 0.790 0.633 0.758 0.023 0.315 0.024 0.309 0.022 0.051 0.020 0.027 4 845.8 82.25 1261 79.96 3426 1586 5878 8999 0.041 2.705 0.024 4.236 0.009 0.019 0.005 0.003 0.964 0.639 0.958 0.995 1.000 0.999 1.000 0.999 0.152 0.674 0.131 0.667 0.078 0.096 0.076 0.077 5 2244 283.2 2334 771.3 2259 1664 2429 2280 0.132 2.437 0.125 0.570 0.131 0.201 0.119 0.129 0.868 0.639 0.860 0.720 0.869 0.943 0.854 0.864 0.031 0.399 0.031 0.217 0.031 0.035 0.031 0.031 6 1420 380.1 1460 3503 1424 1382 1420 1434 1.280 5.470 1.201 0.242 1.273 1.356 1.281 1.258 0.950 0.561 0.940 0.667 0.949 0.959 0.950 0.947 0.074 0.381 0.074 0.107 0.074 0.074 0.074 0.074 7 1530 317.3 1639 3547 1678 1259 1690 1780 0.253 5.047 0.230 0.077 0.222 0.346 0.219 0.204 0.871 0.839 0.856 0.501 0.853 0.927 0.851 0.842 0.046 0.358 0.046 0.173 0.046 0.048 0.046 0.046 8 2458 210.7 1753 213.7 2234 1640 2715 2260 0.058 3.177 0.084 5.192 0.064 0.093 0.052 0.064 0.851 0.686 0.909 0.993 0.856 0.940 0.841 0.865 0.082 0.424 0.084 0.425 0.082 0.085 0.082 0.082 9 2288 174.3 4857 237.4 13333 3801 13342 13268 0.223 5.257 0.105 6.490 0.036 0.136 0.036 0.036 0.999 0.401 0.973 1.000 0.992 0.999 1.000 0.995 0.266 0.514 0.263 0.444 0.249 0.258 0.248 0.249 10 2327 649.8 2352 752.4 2340 2326 2328 2390 1.402 1.949 1.389 6.703 1.399 1.401 1.402 1.350 1.000 0.608 0.999 1.000 1.000 0.998 1.000 1.000 0.101 0.313 0.101 0.191 0.101 0.101 0.101 0.101 11 45.41 8.379 40.78 7.229 45.48 38.90 45.47 44.64 0.098 2.172 0.115 6.333 0.098 0.121 0.098 0.099 0.617 0.639 0.634 0.999 0.616 0.650 0.617 0.615 0.070 0.395 0.071 0.405 0.070 0.072 0.070 0.070 12 45.91 12.61 45.86 15.79 45.97 43.91 45.91 46.06 0.342 1.831 0.343 4.944 0.341 0.371 0.342 0.340 0.763 0.528 0.764 0.994 0.762 0.775 0.763 0.761 0.031 0.362 0.031 0.283 0.031 0.032 0.031 0.031 13 748.9 131.3 758.3 1480 755.0 639.9 752.7 756.5 0.114 6.554 0.112 0.051 0.113 0.141 0.113 0.112 0.795 1.000 0.795 0.467 0.793 0.833 0.794 0.792 0.037 0.467 0.037 0.194 0.037 0.041 0.037 0.037 14 951.2 96.21 895.3 125.1 949.0 924.0 951.3 954.9 0.150 9.307 0.166 6.732 0.150 0.157 0.150 0.149 0.912 0.702 0.922 1.000 0.912 0.920 0.912 0.911 0.079 0.745 0.079 0.549 0.079 0.079 0.079 0.079 15 931.6 155.3 943.3 157.1 929.1 959.3 931.4 933.6 0.403 2.035 0.395 6.723 0.405 0.377 0.403 0.402 0.918 0.647 0.916 1.000 0.919 0.911 0.918 0.918 0.040 0.426 0.040 0.357 0.040 0.040 0.040 0.040 16 275.9 18.57 651.8 88.24 503.8 294.5 497.5 523.3 0.076 3.857 0.028 0.309 0.037 0.072 0.037 0.035 0.916 0.896 0.869 0.955 0.870 0.917 0.869 0.860 0.082 0.573 0.069 0.206 0.065 0.079 0.065 0.065 17 380.1 5.862 275.9 7.135 580.9 250.3 635.9 541.8 0.016 7.608 0.022 1.255 0.010 0.025 0.009 0.011 0.905 0.701 0.896 0.979 0.866 0.936 0.865 0.869 0.068 0.797 0.071 0.581 0.063 0.079 0.063 0.063 18 1288 291.0 1288 451.1 1296 1111 1287 1277 0.609 4.950 0.608 5.687 0.601 0.796 0.609 0.623 0.766 0.746 0.766 1.000 0.765 0.797 0.766 0.770 0.032 0.278 0.032 0.159 0.032 0.035 0.032 0.032 19 181.1 121.4 181.1 127.2 181.3 177.3 181.2 180.5 1.058 6.737 1.059 6.168 1.055 1.122 1.057 1.069 0.660 0.241 0.661 0.997 0.660 0.684 0.660 0.664 0.024 0.179 0.024 0.099 0.024 0.024 0.024 0.024 20 244.8 100.5 239.3 101.3 244.5 201.6 247.8 267.0 0.205 5.056 0.212 5.464 0.205 0.255 0.202 0.185 0.661 0.741 0.666 0.435 0.662 0.763 0.657 0.632 0.015 0.177 0.016 0.184 0.015 0.019 0.015 0.016 21 266.2 132.2 273.1 167.2 267.6 222.6 265.7 252.1 0.501 5.629 0.480 1.656 0.499 0.701 0.502 0.553 0.540 0.374 0.529 0.935 0.539 0.641 0.540 0.562 0.011 0.175 0.011 0.046 0.011 0.016 0.011 0.011
(b) # PSO algorithm PCPSO algorithm ABC algorithm MABC algorithm Mean Best Std Mean Best Std Mean Best Std Mean Best Std 1 0.2008 0.1282 0.1333 0.1283 0.1288 0.1282 0.1282 0.1282 2 0.2156 0.0955 0.1613 0.0940 0.0975 0.0943 0.0928 0.0924 3 0.1168 0.0247 0.0686 0.0239 0.0329 0.0237 0.0211 0.0201 4 0.3748 0.1252 0.2916 0.1386 0.1214 0.1063 0.0796 0.0771 5 0.0890 0.0308 0.0444 0.0316 0.0358 0.0309 0.0315 0.0308 6 0.0852 0.0742 0.0819 0.0742 0.0743 0.0742 0.0742 0.0742 7 0.1303 0.0457 0.0509 0.0458 0.0477 0.0460 0.0459 0.0457 8 0.1234 0.0824 0.1109 0.0827 0.0864 0.0835 0.0819 0.0817 9 0.3188 0.2591 0.2923 0.2689 0.2681 0.2607 0.2500 0.2490 10 0.1800 0.1010 0.1070 0.1010 0.1014 0.1010 0.1011 0.1010 11 0.1699 0.0704 0.0873 0.0724 0.0791 0.0715 0.0706 0.0704 12 0.1354 0.0309 0.0598 0.0310 0.0331 0.0312 0.0310 0.0309 13 0.1514 0.0367 0.0674 0.0369 0.0410 0.0373 0.0367 0.0367 14 0.2191 0.0788 0.1939 0.0788 0.0811 0.0791 0.0788 0.0788 15 0.1535 0.0396 0.0491 0.0396 0.0405 0.0396 0.0396 0.0396 16 0.1775 0.0651 0.1219 0.0829 0.0756 0.0660 0.0652 0.0651 17 0.2818 0.0726 0.1616 0.0834 0.0971 0.0731 0.0638 0.0625 18 0.0578 0.0320 0.0483 0.0320 0.0344 0.0323 0.0321 0.0320 19 0.0514 0.0235 0.0360 0.0235 0.0245 0.0236 0.0236 0.0235 20 0.0466 0.0154 0.0376 0.0156 0.0175 0.0159 0.0155 0.0154 21 0.0428 0.0110 0.0282 0.0113 0.0140 0.0113 0.0117 0.0110
