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

Table 6

The performance of MA + compared with MBO, GCMBO, and OPMBO algorithms on 20-, 50-, and 100-dimensional benchmark functions.

The mean and standard deviations obtained by the MBO, GCMBO, OPMBO, and MA + on the test optimization functions after 30 runs
F	D	MBO		GCMBO		OPMBO		MA+
		Mean	STD	Mean	STD	Mean	STD	Mean	STD
F1	20	1.02E + 01	2.41E + 01	4.03E − 09	6.14E − 09	1.99E − 10	5.68E − 10	6.67E − 52	8.17E − 52
	50	2.09E + 02	1.39E + 02	1.11E − 09	2.15E − 09	8.85E − 09	7.50E − 09	2.40E − 32	3.00E − 32
	100	4.83E + 02	3.27E + 02	1.00E + 01	4.01E + 01	4.87E + 00	2.52E + 01	1.70E − 22	1.94E − 22
F2	20	1.95E + 01	2.47E + 01	2.27E + 00	5.83E + 00	1.72E − 06	1.80E − 06	8.80E − 29	1.10E − 28
	50	1.30E + 02	7.90E + 01	2.36E + 01	3.56E + 01	2.73E − 05	1.65E − 05	1.99E − 20	3.92E − 20
	100	2.66E + 02	1.75E + 02	5.61E + 01	7.16E + 01	7.60E − 02	4.13E − 01	1.90E − 13	1.65E − 13
F3	20	9.91E + 03	7.05E + 03	5.47E + 03	3.63E + 03	1.29E + 01	2.54E + 01	4.04E − 45	4.67E − 45
	50	7.17E + 04	5.12E + 04	2.81E + 04	1.75E + 04	1.98E + 03	8.64E + 03	1.39E − 27	1.45E − 27
	100	3.63E + 05	1.78E + 05	1.12E + 05	6.38E + 04	9.42E + 03	2.84E + 04	9.10E − 18	1.12E − 17
F4	20	6.36E + 02	1.01E + 03	7.10E + 01	9.60E + 01	1.41E + 01	7.96E + 00	1.65E + 01	2.90E − 01
	50	5.93E + 03	6.24E + 03	2.43E + 02	3.53E + 02	4.60E + 01	5.35E + 01	4.72E + 01	1.19E − 01
	100	1.35E + 04	1.43E + 04	1.00E + 03	2.06E + 03	4.32E + 02	1.25E + 03	9.75E + 01	4.20E − 01
F5	20	8.92E + 00	7.96E + 00	2.61E − 01	1.08E + 00	6.94E − 06	5.00E − 06	8.59E − 15	8.69E − 15
	50	1.59E + 01	6.11E + 00	1.96E + 00	4.66E + 00	4.03E − 05	2.24E − 05	2.80E − 14	1.95E − 14
	100	1.86E + 01	3.99E + 00	8.63E + 00	9.13E + 00	3.93E − 02	1.89E − 01	4.03E − 10	7.08E − 11