An Efficient Hybrid Optimization Approach Using Adaptive Elitist Differential Evolution and Spherical Quadratic Steepest Descent and Its Application for Clustering

Table 3

Wilcoxon signed-rank test results.

Function	HaeDE vs aeDE		HaeDE vs PSO		HaeDE vs SHO		HaeDE vs SSA		HaeDE vs DA
	value	Winner	value	Winner	value	Winner	value	Winner	value	Winner
1	0.000	+	0.000	−	0.000	−	0.000	−	0.000	+
2	1.000	=	0.083	+	0.317	=	1.000	=	0.008	+
3	1.000	=	1.000	=	1.000	=	1.000	=	0.180	+
4	0.877	=	0.000	+	0.000	+	0.000	+	0.000	+
5	1.000	=	1.000	=	1.000	=	1.000	=	1.000	=
6	1.000	=	1.000	=	1.000	=	1.000	=	1.000	=
7	1.000	=	1.000	=	1.000	=	1.000	=	1.000	=
8	1.000	=	1.000	=	1.000	=	1.000	=	1.000	=
9	0.949	=	0.296	=	0.246	=	0.000	−	0.001	−
10	1.000	=	1.000	=	1.000	=	1.000	=	1.000	=
11	1.000	=	0.083	+	0.180	=	1.000	=	0.018	+
12	1.000	=	1.000	=	0.180	=	1.000	=	0.012	+
13	1.000	=	1.000	=	1.000	=	1.000	=	1.000	=
14	0.000	+	0.000	−	0.018	−	0.959	=	0.000	+
15	0.102	=	0.003	−	0.004	+	0.478	=	0.000	+
16	1.000	=	1.000	=	1.000	=	1.000	=	1.000	=
17	1.000	=	1.000	=	1.000	=	1.000	=	1.000	=
18	1.000	=	1.000	=	1.000	=	1.000	=	1.000	=
19	0.237	=	0.015	+	0.006	−	0.000	−	0.289	=
20	0.810	=	0.040	+	0.001	−	0.005	−	0.047	+
21	1.000	=	1.000	=	1.000	=	1.000	=	1.000	=
22	1.000	=	1.000	=	1.000	=	1.000	=	1.000	=
23	0.159	=	0.000	+	0.000	−	0.000	−	0.000	+
24	0.629	=	0.000	+	0.000	+	0.000	+	0.000	+
25	0.318	=	0.000	+	0.581	=	0.000	+	0.000	+
26	0.000	+	0.000	+	0.073	+	0.225	=	0.000	+
27	1.000	=	1.000	=	1.000	=	1.000	=	1.000	=
28	1.000	=	1.000	=	1.000	=	1.000	=	1.000	=
29	1.000	=	1.000	=	1.000	=	1.000	=	1.000	=
30	1.000	=	1.000	=	0.046	+	1.000	=	0.001	+
31	0.198	=	0.701	=	0.001	+	0.002	+	0.000	+
32	0.057	+	0.000	+	0.001	+	0.000	+	0.000	+
+/=/−	4/28/0		10/19/3		7/20/5		5/22/5		16/15/1