Skip to main content

Table 1 Results obtained by the proposed algorithms with different settings for dataset 1 to 4

From: Designing a parallel evolutionary algorithm for inferring gene networks on the cloud computing environment

   GA-PSO iGA-PSO (i = 2) iGA-PSO (i = 4)
  Migration ( m) - m = 10 m = 20 m = 10 m = 20
25 genes (dataset 1) Avg 0.1437 0.1312 0.1246 0.1195 0.1240
  Best 0.1256 0.1117 0.1113 0.1026 0.1083
  Worst 0.1678 0.1516 0.1429 0.1311 0.1460
  SD 0.0149 0.0103 0.0085 0.0107 0.0093
50 genes (dataset 2) Avg 0.2288 0.2031 0.2098 0.1944 0.2002
  Best 0.1813 0.1572 0.1606 0.1519 0.1515
  Worst 0.2516 0.2305 0.2267 0.2158 0.2254
  SD 0.0187 0.0174 0.0156 0.0147 0.0180
100 genes (dataset 3) Avg 0.3947 0.3759 0.3765 0.3656 0.3711
  Best 0.3570 0.3304 0.3501 0.3337 0.3411
  Worst 0.4571 0.4067 0.4140 0.3957 0.3961
  SD 0.0272 0.0168 0.0176 0.0148 0.0160
125 genes (dataset 4) Avg 0.2275 0.2197 0.2216 0.2177 0.2210
  Best 0.2111 0.2043 0.2053 0.2056 0.2087
  Worst 0.2497 0.2383 0.2468 0.2299 0.2374
  SD 0.0105 0.0096 0.0112 0.0068 0.0087