Research Article

An Improved Chicken Swarm Optimization Algorithm for Solving Multimodal Optimization Problems

Table 6

The experimental results between ICSO and ICSOII.

FunctionICSOICSOII

f13.74e + 03±4.81e ±035.55e + 04 ± 4.75e ±04
f28.63e + 02±5.85e + 021.08e + 03 ± 2.71e + 02
f33.00e + 02±1.19e − 017.71e + 02 ± 2.86e + 02
f44.14e + 02 ± 1.45e + 014.00e + 02±1.88e − 01
f55.18e + 02±4.75e + 005.19e + 02 ± 5.97e + 00
f66.00e + 02±9.13e − 016.00e + 02±1.24e + 00
f77.00e + 02±4.93e − 027.00e + 02±1.00e − 02
f88.00e + 02±5.16e − 018.03e + 02 ± 3.77e + 00
f99.05e + 02±1.94e + 009.06e + 02 ± 4.06e + 00
f101.05e + 03±6.31e + 011.06e + 03 ± 2.36e + 02
f111.25e + 03±1.13e + 021.46e + 03 ± 2.01e + 02
f121.20e + 03±1.46e − 011.20e + 03±3.14e − 02
f131.30e + 03±2.95e − 021.30e + 03±6.97e − 02
f141.40e + 03±2.42e − 021.40e + 03±7.79e − 02
f151.50e + 03±2.56e − 011.50e + 03±1.81e − 01
f161.60e + 03±4.21e − 011.60e + 03±3.18e − 01
f172.83e + 03 ± 7.98e + 022.16e + 03±2.47e + 02
f183.07e + 03 ± 1.78e + 031.91e + 03±6.00e + 01
f191.90e + 03±7.00e − 011.90e + 03±3.48e − 01
f202.00e + 03±5.27e + 002.10e + 03 ± 6.34e + 01
f212.12e + 03±4.53e + 012.36e + 03 ± 6.19e + 00
f222.20e + 03±9.25e + 002.22e + 03 ± 7.12e + 01
f232.50e + 03 ± 3.07e + 012.40e + 03±7.12e + 01
f242.51e + 03±3.71e + 002.52e + 03 ± 4.68e + 00
f252.67e + 03 ± 3.33e + 012.61e + 03±9.46e + 00
f262.70e + 03±2.35e − 022.70e + 03±4.46e − 02
f272.84e + 03 ± 1.67e + 022.70e + 03±6.15e + 01
f283.17e + 03 ± 4.05e + 013.00e + 03±6.35e + 01
f293.26e + 03 ± 9.56e + 013.14e + 03±9.52e + 01
f303.60e + 03 ± 8.94e + 013.47e + 03±6.87e + 01
The number of optimal values2118