An Improved Chicken Swarm Optimization Algorithm for Solving Multimodal Optimization Problems

Table 7

The experimental results between ICSO and DMSDL-QBSA.

Function	Term	ICSO	DMSDL-QBSA
f1	Max	1.2436e + 03	9.6209e + 08
	Min	102.9899	1.7687e + 05
	Mean	447.9202	1.9320e + 06
	Var	7.9873e + 04	1.3093e + 07
f2	Max	226.3723	1.7326e + 10
	Min	200.0070	1.4074e + 05
	Mean	206.8620	4.8412e + 07
	Var	51.1127	4.2984e + 08
f3	Max	300	5.3828e + 06
	Min	300	6.3986e + 02
	Mean	300	3.0848e + 03
	Var	3.2679e − 25	8.0572e + 04
f4	Max	436.1827	4.3338e + 03
	Min	400.0000	4.1267e + 02
	Mean	406.3343	4.3261e + 02
	Var	153.6519	8.5548e + 01
f5	Max	520.2256	5.2110e + 02
	Min	500	5.2007e + 02
	Mean	518.7619	5.2014e + 02
	Var	26.0152	9.9700e − 02
f6	Max	603.1944	6.1569e + 02
	Min	600	6.0257e + 02
	Mean	601.0094	6.0358e + 02
	Var	0.9590	1.3117e + 00
f7	Max	700.3289	9.3907e + 02
	Min	700.0246	7.0069e + 02
	Mean	700.1142	7.0290e + 02
	Var	0.0038	1.3815e + 01
f8	Max	800.9950	9.3391e + 02
	Min	800	8.0877e + 02
	Mean	800.1327	8.1676e + 02
	Var	0.1183	9.7968e + 00
f9	Max	908.9546	1.0366e + 03
	Min	900.9950	9.1537e + 02
	Mean	904.9416	9.2335e + 02
	Var	3.3100	9.3860e + 00
f10	Max	1.2722e + 03	3.4795e + 03
	Min	1.0151e + 03	1.4316e + 03
	Mean	1.1078e + 03	1.6111e + 03
	Var	8.5848e + 03	2.2195e + 02
f11	Max	1.6046e + 03	3.7357e + 03
	Min	1.1119e + 03	1.2811e + 03
	Mean	1.2712e + 03	1.4869e + 03
	Var	2.0085e + 04	2.6682e + 02
f12	Max	1.2003e + 03	1.2044e + 03
	Min	1.2000e + 03	1.2017e + 03
	Mean	1.2001e + 03	1.2018e + 03
	Var	0.0062	2.1603e − 01
f13	Max	1.3001e + 03	1.3061e + 03
	Min	1.3000e + 03	1.3004e + 03
	Mean	1.3001e + 03	1.3006e + 03
	Var	7.4041e − 04	2.9913e − 01
f14	Max	1.4001e + 03	1.4493e + 03
	Min	1.4000e + 03	1.4005e + 03
	Mean	1.4000e + 03	1.4009e + 03
	Var	2.7722e − 04	2.8527e + 00
f15	Max	1.5015e + 03	1.9050e + 05
	Min	1.5004e + 03	1.5026e + 03
	Mean	1.5008e + 03	1.5816e + 03
	Var	0.0731	2.7233e + 03
f16	Max	1.6026e + 03	1.6046e + 03
	Min	1.6001e + 03	1.6019e + 03
	Mean	1.6014e + 03	1.6024e + 03
	Var	0.3295	3.6883e − 01
f17	Max	3.4698e + 03	8.4770e + 06
	Min	1.7150e + 03	2.0097e + 03
	Mean	2.2377e + 03	2.1095e + 04
	Var	1.9496e + 05	2.0329e + 05
f18	Max	1.1217e + 04	6.6050e + 08
	Min	1.8094e + 03	1.8288e + 03
	Mean	3.2529e + 03	1.9475e + 05
	Var	5.4030e + 06	1.0139e + 07
f19	Max	1.9025e + 03	1.9555e + 03
	Min	1.9000e + 03	1.9028e + 03
	Mean	1.9011e + 03	1.9036e + 03
	Var	0.6471	1.4209e + 00
f20	Max	2.0095e + 03	1.2708e + 08
	Min	2.0003e + 03	2.0241e + 03
	Mean	2.0025e + 03	4.5834e + 04
	Var	3.7953	2.1988e + 06
f21	Max	2.2435e + 03	2.6897e + 07
	Min	2.1000e + 03	2.2314e + 03
	Mean	2.1591e + 03	7.4587e + 03
	Var	3.7630e + 03	2.8735e + 05
f22	Max	2.2207e + 03	3.2211e + 03
	Min	2.2000e + 03	2.2314e + 03
	Mean	2.2064e + 03	2.2687e + 03
	Var	85.7389	5.1234e + 01
f23	Max	2.6295e + 03	2.9923e + 03
	Min	2500	2.5000e + 03
	Mean	2.6208e + 03	2.5015e + 03
	Var	1.0788e + 03	1.7156e + 01
f24	Max	2.5213e + 03	2.6369e + 03
	Min	2.5088e + 03	2.5251e + 03
	Mean	2.5149e + 03	2.5338e + 03
	Var	12.8783	1.1715e + 01
f25	Max	2.7015e + 03	2.7327e + 03
	Min	2.6000e + 03	2.6635e + 03
	Mean	2.6657e + 03	2.6894e + 03
	Var	1.2703e + 03	1.2571e + 01
f26	Max	2.7002e + 03	2.7116e + 03
	Min	2.7000e + 03	2.7002e + 03
	Mean	2.7001e + 03	2.7003e + 03
	Var	9.1541e − 04	3.5003e − 01
f27	Max	3.1009e + 03	3.4144e + 03
	Min	2.7004e + 03	2.7054e + 03
	Mean	2.8927e + 03	2.7219e + 03
	Var	1.9303e + 04	6.1325e + 01
f28	Max	3.2796e + 03	4.8154e + 03
	Min	3.1597e + 03	3.0000e + 03
	Mean	3.1994e + 03	3.0065e + 03
	Var	1.2209e + 03	5.3483e + 01
f29	Max	6.6281e + 03	6.4392e + 07
	Min	3.1309e + 03	3.3287e + 03
	Mean	3.4966e + 03	2.8663e + 04
	Var	5.1852e + 05	8.6740e + 05
f30	Max	4.2010e + 03	1.1393e + 06
	Min	3.4416e + 03	3.6416e + 03
	Mean	3.5937e + 03	4.1746e + 03
	Var	2.8657e + 04	1.8202e + 04