A New Design of Metaheuristic Search Called Improved Monkey Algorithm Based on Random Perturbation for Optimization Problems

Table 5

The performance of MA + compared with EHO, KH, MFO, MSA, SCA, and WOA algorithms on 30-, 60-, and 90-dimensional benchmark functions.

The best mean optimization results for comparing the performances of other metaheuristic algorithms with D = 30, 60, and 90 after 100 runs
F	D	EHO	KH	MFO	MSA	SCA	WOA	MA+
F1	30	2.49E − 07	4.63E − 01	6.57E + 01	2.30E − 08	2.32E + 01	2.42E − 09	1.03E − 40
	60	6.44E − 07	4.75E + 00	2.70E + 02	3.67E − 07	1.15E + 02	4.67E − 09	8.20E − 29
	90	1.06E − 06	9.04E + 00	4.97E + 02	1.17E − 06	2.26E + 02	7.45E − 09	1.16E − 23
F2	30	4.12E − 03	1.14E + 01	4.66E + 02	1.78E − 04	1.52E + 01	3.76E − 05	1.09E − 23
	60	9.34E − 03	2.45E + 14	1.13E + 17	9.50E − 04	4.20E + 01	9.19E − 05	8.35E − 18
	90	1.46E02	3.56E + 27	1.37E + 32	1.63E − 03	6.81E + 01	1.52E − 04	2.52E − 14
F3	30	2.30E − 04	6.71E + 03	4.61E + 04	1.59E − 07	4.07E + 04	2.25E + 02	1.22E − 36
	60	9.56E − 04	1.05E + 05	1.79E + 05	7.08E − 06	1.74E + 05	1.33E + 03	1.14E − 24
	90	2.08E − 03	2.46E + 05	3.84E + 05	4.86E − 05	4.14E + 05	2.25 E + 03	1.45E − 19
F4	30	2.89E + 01	8.69E + 03	4.74E + 07	2.86E + 01	3.30E + 07	2.87E + 01	2.69E + 01
	60	5.89E + 01	2.28E + 04	3.61E + 08	5.89E + 01	2.25E + 08	5.85E + 01	5.70E + 01
	90	8.89E + 01	3.85E + 04	7.55E + 08	8.89E + 01	5.21E + 08	8.83E + 01	8.71E + 01
F5	30	1.94E − 03	4.84E + 00	1.85E + 01	6.84E − 05	1.59E + 01	1.21E − 04	9.55E − 15
	60	2.22E − 03	7.16E + 00	2.01E + 01	1.88E − 04	1.89E + 01	1.19E − 04	3.53E − 14
	90	2.33E − 03	7.80E + 00	2.04E + 01	3.57E − 04	1.83E + 01	1.41E − 04	1.33E − 11
F6	30	1.44E − 04	3.03E + 00	2.28E + 02	1.09E − 09	8.46E + 01	6.10E − 02	0.00E + 00
	60	2.14E − 04	6.83E + 00	9.28E + 02	7.15E − 09	4.15E + 02	3.88E − 02	0.00E + 00
	90	2.58E − 04	7.77E + 00	1.70E + 03	3.90E − 08	8.37E + 02	3.47E − 02	0.00E + 00
F7	30	1.16E − 05	4.21E + 01	3.09E + 03	1.95E − 07	1.13E + 03	1.30E − 07	4.68E − 38
	60	6.21E − 05	5.33E + 02	2.63E + 04	1.24E − 05	1.10E + 04	7.04E − 07	5.54E − 28
	90	1.55E − 04	1.55E + 03	7.70E + 04	4.37E − 05	3.34E + 04	9.83E − 07	2.20E − 21
F8	30	9.51E − 01	4.69E + 01	3.21E + 05	6.71E − 01	2.10E + 05	7.59E − 01	6.67E − 01
	60	9.89E − 01	6.05E + 02	4.55E + 06	7.88E − 01	2.98E + 06	9.29E − 01	6.67E − 01
	90	9.95E − 01	1.86E + 03	1.45E + 07	9.95E − 01	1.03E + 07	9.73E − 01	6.67E − 01
F9	30	7.35E + 01	2.16E + 06	2.23E + 10	1.74E − 02	8.21E + 09	2.21E + 00	1.40E − 31
	60	1.94E + 02	7.53E + 08	1.01E + 11	3.61E − 01	4.19E + 10	1.52E + 00	5.59E − 21
	90	3.19E + 02	3.25E + 09	1.88E + 11	1.52E + 00	8.77E + 10	2.76E + 00	6.76E − 15
F10	30	4.29E − 12	−7.30E + 02	4.82E − 02	9.39E − 15	8.48E − 02	7.48E − 17	1.9E − 196
	60	5.48E − 12	−1.34E + 03	2.30E − 01	2.12E − 14	4.85E − 01	5.51E − 16	9.3E − 190
	90	5.40E − 12	−1.85E + 03	4.53E − 01	1.13E − 14	8.17E − 01	7.91E − 17	1.3E − 165
F11	30	8.13E − 13	−2.21E + 08	8.48E + 04	2.46E − 14	4.50E + 04	5.38E − 11	3.49E − 54
	60	5.90E − 12	−6.49E + 12	1.14E + 06	6.19E − 12	7.49E + 05	2.28E − 12	4.49E − 31
	90	1.59E − 11	−1.65E + 17	3.76E + 06	7.59E − 11	2.36E + 06	9.29E − 10	2.90E − 23
F12	30	4.21E − 06	4.27E + 00	4.60E + 02	3.33E − 06	1.55E + 02	2.85E − 08	1.15E − 37
	60	4.57E − 05	1.96E + 02	8.62E + 03	1.44E − 04	3.33E + 03	3.31E − 07	1.35E − 26
	90	1.82E − 04	9.54E + 02	3.97E + 04	9.07E − 04	1.59E + 04	1.89E − 06	1.97E − 20