Research Article
Dynamically Dimensioned Search Embedded with Piecewise Opposition-Based Learning for Global Optimization
Table 8
Evaluation of the performance of the DDS-POBL algorithm over 30 independent runs for dimensions 100, 300, and 500.
| | Function | Dim = 100 | Dim = 300 | Dim = 500 | | Mean | St. dev | Mean | St. dev | Mean | St. dev |
| | f1 | 2.33E − 201 | 0.00E + 000 | 5.81E − 201 | 0.00E + 000 | 3.86E − 200 | 0.00E + 000 | | f2 | 6.77E − 202 | 0.00E + 000 | 4.33E − 201 | 0.00E + 000 | 1.21E − 200 | 0.00E + 000 | | f5 | 3.01E − 101 | 4.05E − 101 | 9.65E − 101 | 1.34E − 100 | 6.75E − 101 | 5.44E − 101 | | f6 | 8.86E − 029 | 4.97E − 029 | 3.83E − 028 | 1.52E − 028 | 7.97E − 028 | 3.36E − 028 | | f7 | 0.00E + 000 | 0.00E + 000 | 0.00E + 000 | 0.00E + 000 | 0.00E + 000 | 0.00E + 000 | | f8 | 0.00E + 000 | 0.00E + 000 | 0.00E + 000 | 0.00E + 000 | 0.00E + 000 | 0.00E + 000 | | f10 | 7.83E − 208 | 0.00E + 000 | 6.62E − 209 | 0.00E + 000 | 2.32E − 208 | 0.00E + 000 | | f13 | 0.00E + 000 | 0.00E + 000 | 0.00E + 000 | 0.00E + 000 | 0.00E + 000 | 0.00E + 000 | | f16 | 6.16E − 205 | 0.00E + 000 | 7.11E − 205 | 0.00E + 000 | 7.51E − 205 | 0.00E + 000 | | f17 | 3.81E − 201 | 0.00E + 000 | 1.07E − 199 | 0.00E + 000 | 1.03E − 198 | 0.00E + 000 | | f20 | 2.92E − 197 | 0.00E + 000 | 1.83E − 196 | 0.00E + 000 | 2.88E − 195 | 0.00E + 000 | | f21 | 0.00E + 000 | 0.00E + 000 | 0.00E + 000 | 0.00E + 000 | 0.00E + 000 | 0.00E + 000 |
|
|
