Nonlinear Inertia Weighted Teaching-Learning-Based Optimization for Solving Global Optimization Problem
Table 6
Comparative results of TLBO and NIWTLBO with other variants of ABC algorithms. Population size: 20; : 30; source: results of algorithms except TLBO and NIWTLBO are taken from [23].
Number
Function
CABC
GABC
RABC
IABC
TLBO
NIWTLBO
Sphere
Mean
2.3E − 40
3.6E − 63
9.1E − 61
5.34E − 178
0
0
FEs: 1.5 × 105
Std.
1.7E − 40
5.7E − 63
2.1E − 60
0
0
0
Schwefel 1.2
Mean
8.4E + 02
4.3E + 02
2.9E − 24
1.78E − 65
0
0
FEs: 5.0 × 105
Std.
9.1E + 02
8.0E + 02
1.5E − 23
2.21E − 65
0
0
Schwefel 2.22
Mean
3.5E − 30
4.8E − 45
3.2E − 74
8.82E − 127
0
0
FEs: 2.0 × 105
Std.
4.8E − 30
1.4E − 45
2.0E − 73
3.49E − 126
0
0
Schwefel 2.21
Mean
6.1E − 03
3.6E − 06
2.8E − 02
4.98E − 38
0
0
FEs: 5.0 × 105
Std.
5.7E − 03
7.6E − 07
1.7E − 02
8.59E − 38
0
0
Ackley
Mean
1.0E − 05
1.8E − 09
9.6E − 07
3.87E − 14
4.48E − 15
8.65E − 16
FEs: 5.0 × 104
Std.
2.4E − 06
7.7E − 10
8.3E − 07
8.52E − 15
2.16E − 30
2.38E − 31
Rastrigin
Mean
1.3E − 00
1.5E − 10
2.3E − 02
0
6.36E + 00
0
FEs: 1.0 × 105
Std.
2.7E − 00
2.7E − 10
5.1E − 01
0
4.78E + 00
0
Griewank
Mean
1.2E − 04
6.0E − 13
8.7E − 08
0
0
0
FEs: 5.0 × 105
Std.
4.6E − 04
7.7E − 13
2.1E − 08
0
0
0
“†” mark indicates that NIWTLBO is statistically better than the corresponding algorithm.
