Prediction of Drifter Trajectory Using Evolutionary Computation

Table 10

Results on parameters of CMA-ES.

Parameter				Evaluation	Case
					1	5	6	7
Weight	Log		100	MAE	0.1303	0.1392	0.0760	0.1305
				Euclid	0.2165	0.2299	0.1188	0.2199
				NCLS	0.8631	0.6513	0.8437	0.7297
			200	MAE	0.1303	0.1393	0.0762	0.1304
				Euclid	0.2165	0.2300	0.1190	0.2199
				NCLS	0.8631	0.6511	0.8438	0.7299
	Linear		100	MAE	0.1303	0.1393	0.0761	0.1304
				Euclid	0.2165	0.2300	0.1189	0.2200
				NCLS	0.8631	0.6510	0.8438	0.7299
			200	MAE	0.1303	0.1393	0.0760	0.1304
				Euclid	0.2165	0.2300	0.1188	0.2199
				NCLS	0.8631	0.6510	0.8435	0.7299

Note. The lower the MAE and Euclidean values, the better. The higher the NCLS values, the better.