Dimensional Learning Strategy-Based Grey Wolf Optimizer for Solving the Global Optimization Problem

Table 11

Results on benchmark functions –.

	Metrics	TLBO	SSA	SCA	WOA	BOA	LSHADE	LSHADE-c	DLGWO
	Mean	0.00E + 00	4.66E − 09	3.46E − 43	0.00E + 00	1.42E − 10	0.00E + 00	0.00E + 00	0.00E + 00
	SD	0.00E + 00	1.19E − 09	6.93E − 43	0.00E + 00	5.65E − 12	0.00E + 00	0.00E + 00	0.00E + 00
	Rank	1	6	5	1	7	1	1	1
	Mean	0.00E + 00	3.81E − 03	4.93E − 46	0.00E + 00	4.77E − 08	0.00E + 00	0.00E + 00	0.00E + 00
	SD	0.00E + 00	6.26E − 03	9.66E − 46	0.00E + 00	3.81E − 09	0.00E + 00	0.00E + 00	0.00E + 00
	Rank	1	7	6	1	8	1	1	1
	Mean	3.52E − 145	6.23E − 08	1.73E − 01	1.81E + 00	1.15E − 10	0.00E + 00	0.00E + 00	6.22E − 181
	SD	4.05E − 145	1.75E − 08	2.04E − 01	3.30E − 01	5.43E − 12	0.00E + 00	0.00E + 00	4.26E − 182
	Rank	4	6	7	8	5	1	1	3
	Mean	4.19E − 122	1.92E − 02	2.07E − 04	1.94E − 02	6.43E − 08	2.39E − 55	2.46E − 72	9.57E − 148
	SD	2.06E − 122	4.36E − 03	3.67E − 04	3.88E − 03	2.25E − 09	7.58E − 56	1.22E − 72	1.04E − 149
	Rank	2	7	6	8	5	4	3	1
	Mean	2.39E + 01	9.34E + 01	2.75E + 01	2.46E + 01	2.38E + 01	1.74E + 00	5.52E + 00	2.36E + 01
	SD	1.84E − 01	7.11E + 01	7.45E − 01	3.79E − 01	1.57E + 00	9.29E − 01	1.05E + 00	3.88E − 01
	Rank	5	8	7	6	4	1	2	3
	Mean	4.19E − 22	3.55E − 09	4.70E − 01	3.74E − 06	3.74E − 01	0.00E + 00	0.00E + 00	5.05E − 07
	SD	5.65E − 22	1.02E − 09	2.62E − 02	1.67E − 06	2.82E − 01	0.00E + 00	0.00E + 00	2.36E − 07
	Rank	3	4	8	6	7	1	1	5
	Mean	1.66E − 04	2.13E − 03	9.19E − 03	1.92E − 04	2.90E − 02	1.75E − 03	1.33E − 04	2.20E − 05
	SD	3.71E − 05	1.23E − 04	3.52E − 03	2.92E − 04	2.13E − 03	8.52E − 04	2.21E − 04	7.65E − 05
	Rank	3	6	7	5	8	4	2	1
Average rank for		2.71	6.28	6.57	5.00	6.28	1.85	1.57	2.14
Final rank for		4	6	8	5	6	2	1	3