《表8 FECO算法与其他启发式算法对于CEC2015测试函数的比较》

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《一种新的启发式优化算法——五行环优化算法研究与分析》

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将FECO算法与其他4种启发式优化算法进行比较，包括CCLSHADE算法（基于重启动LSHADE的合作协同进化算法）[30]、ICMLSP算法（改进协方差矩阵学习及搜索优先算法）[31]、粒子群优化算法（PSO）和NFESA算法.表8给出了这些算法对15个CEC2015测试函数的优化结果，其中，CCLSHADE算法的优化结果引自文献[30]；ICMLSP算法的优化结果引自文献[31]；PSO算法的代码及参数来自CEC 2015 Special session&competition on real-parameter single objective optimization（learning based）给出的算法示例（http://web.mysites.ntu.edu.sg/epnsugan/PublicSite/Shared%20Documents/Forms/AllItems.aspx）；NFESA算法的代码和参数与4.1中相同；FECO算法的参数与上一组23个测试函数的实验一致，对所有测试函数分别进行了51次独立运行，并取其平均值作为FECO算法的优化结果.所有算法的目标函数计算次数（FEs）按照文献[29]中的要求，均为300 000次.