Table 6 Delay cost performance: the proposed algorithm comparing with evolutionary algorithms on smart IoT application.

From: Multi-objective quantum hybrid evolutionary algorithms for enhancing quality-of-service in internet of things

Sr no.

No. of gen.

No. of runs

MOEA-D algo

NSGA-III

MOPSO algo

MOWOA algo

Proposed algo

Worst_Delay

Mean_Delay

Worst_Delay

Mean_Delay

Worst_Delay

Mean_Delay

Worst_Delay

Mean_Delay

Worst_Delay

Mean_Delay

1

20

20

1.738165

1.47862

1.722435

1.39997

1.753895

1.502215

1.785355

1.533675

1.643785

1.392105

2

40

20

1.491971

1.269188

1.478469

1.201678

1.505473

1.289441

1.532477

1.316445

1.410959

1.194927

3

60

20

1.245777

1.059756

1.234503

1.003386

1.257051

1.076667

1.279599

1.099215

1.178133

0.997749

4

80

20

0.999583

0.850324

0.990537

0.805094

1.008629

0.863893

1.026721

0.881985

0.945307

0.800571

5

100

20

0.753389

0.640892

0.746571

0.606802

0.760207

0.651119

0.773843

0.664755

0.712481

0.603393

6

120

20

0.707421

0.601788

0.701019

0.569778

0.713823

0.611391

0.726627

0.624195

0.669009

0.566577

7

140

20

0.661453

0.562684

0.655467

0.532754

0.667439

0.571663

0.679411

0.583635

0.625537

0.529761

8

160

20

0.615485

0.52358

0.609915

0.49573

0.621055

0.531935

0.632195

0.543075

0.582065

0.492945

9

180

20

0.569517

0.484476

0.564363

0.458706

0.574671

0.492207

0.584979

0.502515

0.538593

0.456129

10

200

20

0.523549

0.445372

0.518811

0.421682

0.528287

0.452479

0.537763

0.461955

0.495121

0.419313

11

220

20

0.477581

0.406268

0.473259

0.384658

0.481903

0.412751

0.490547

0.421395

0.451649

0.382497

12

240

20

0.431613

0.367164

0.427707

0.347634

0.435519

0.373023

0.443331

0.380835

0.408177

0.345681

13

260

20

0.385645

0.32806

0.382155

0.31061

0.389135

0.333295

0.396115

0.340275

0.364705

0.308865

14

280

20

0.339677

0.288956

0.336603

0.273586

0.342751

0.293567

0.348899

0.299715

0.321233

0.272049

15

300

20

0.293709

0.249852

0.291051

0.236562

0.296367

0.253839

0.301683

0.259155

0.277761

0.235233

16

320

20

0.247741

0.210748

0.245499

0.199538

0.249983

0.214111

0.254467

0.218595

0.234289

0.198417

17

340

20

0.201773

0.171644

0.199947

0.162514

0.203599

0.174383

0.207251

0.178035

0.190817

0.161601

18

360

20

0.183872

0.156416

0.182208

0.148096

0.185536

0.158912

0.188864

0.16224

0.173888

0.147264

19

380

20

0.172601

0.146828

0.171039

0.139018

0.174163

0.149171

0.177287

0.152295

0.163229

0.138237

20

400

20

0.159341

0.135548

0.157899

0.128338

0.160783

0.137711

0.163667

0.140595

0.150689

0.127617

21

420

20

0.151827

0.129156

0.150453

0.122286

0.153201

0.131217

0.155949

0.133965

0.143583

0.121599

22

440

20

0.146744

0.124832

0.145416

0.118192

0.148072

0.126824

0.150728

0.12948

0.138776

0.117528

23

460

20

0.146302

0.124456

0.144978

0.117836

0.147626

0.126442

0.150274

0.12909

0.138358

0.117174

24

480

20

0.146081

0.124268

0.144759

0.117658

0.147403

0.126251

0.150047

0.128895

0.138149

0.116997

25

500

20

0.146081

0.124268

0.144759

0.117658

0.147403

0.126251

0.150047

0.128895

0.138149

0.116997