Aiming at introducing flexibility f

Aiming at introducing flexibility for starting the SA algorithm from different positions
in the search space, this work introduced a variation in the original cost formula, where,
instead of being treated as constants in the original algorithm, the α, β and γ elements are
turned into PFIH parameters. The new values of α, β and γ change at each execution being
captured by a normal distribution N(μ,σ), with average values of αμ = 0.7; βμ = 0.1;
γμ = 0.2 (suggested as optimal by Solomon), and standard deviation (σ ) = 1. With this
variation of the heuristic orders, the customers being inserted by the PFIH algorithm maintain
a good arrangement because the averages are centered on the optimal values obtained
empirically and the small variations cause perturbations that create different initial solutions
for the SA. This modification in the PFIH algorithm was inspired on the work of de Oliveira
et al. (2004) that implements the change of the heuristic through taking the values of α, β
and γ from a uniform distribution changing from 0 to 1.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

มุ่งที่แนะนำมีความยืดหยุ่นสำหรับอัลกอริทึม SA ตั้งแต่ตำแหน่งที่ต่างกันในพื้นที่การค้นหา งานนี้แนะนำรูปแบบที่หลากหลายในสูตรต้นทุนเดิม ที่แทนที่จะถูกถือว่าเป็นค่าคงที่ในอัลกอริทึมเดิม มีองค์ประกอบด้วยกองทัพ β และγเปิดเข้าไปในพารามิเตอร์ PFIH เปลี่ยนค่าใหม่ด้วยกองทัพ β และγที่กำลังดำเนินการแต่ละจากการแจกแจงปกติ N(μ,σ) มีค่าเฉลี่ยของαμ = 0.7 ΒΜ = 0.1Γμ = 0.2 (แนะนำเป็นดีที่สุด โดยโซโลมอน), และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (σ) = 1 พร้อมนี้รูปแบบของ heuristic สั่ง ลูกค้าที่ถูกแทรก โดยอัลกอริทึม PFIH รักษาการจัดการที่ดีเนื่องจากค่าเฉลี่ยเป็นศูนย์กลางเกี่ยวกับค่าสูงสุดที่ได้รับempirically และรูปแบบขนาดเล็กทำให้ perturbations ที่สร้างวิธีแก้ไขปัญหาเบื้องต้นต่าง ๆสำหรับ SA การแก้ไขนี้ในอัลกอริทึม PFIH ได้แรงบันดาลใจในการทำงานของ de Oliveiraal. ร้อยเอ็ด (2004) ที่เปลี่ยนแปลงของ heuristic ด้วยค่าของด้วยกองทัพ βและγจากกระจายสม่ำเสมอเปลี่ยนจาก 0 เป็น 1

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เป้าหมายในการแนะนำความยืดหยุ่นสำหรับการเริ่มต้นขั้นตอนวิธี SA จากตำแหน่งที่แตกต่างกันในพื้นที่ค้นหางานนี้แนะนำการเปลี่ยนแปลงในสูตรค่าใช้จ่ายเดิมที่แทนการถูกถือว่าเป็นค่าคงที่ในขั้นตอนวิธีการเดิมαองค์ประกอบβและγจะหันเข้าพารามิเตอร์ PFIH ค่าใหม่ของα, βγและการเปลี่ยนแปลงที่ดำเนินการในแต่ละที่จะถูกจับโดยไม่มีการกระจายปกติ(μ, σ) โดยมีค่าเฉลี่ยของαμ = 0.7; βμ = 0.1; γμ = 0.2 (แนะนำให้เป็นที่ดีที่สุดโดยโซโลมอน) และค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน (σ) = 1 กับรูปแบบของคำสั่งแก้ปัญหาให้ลูกค้าที่ถูกเขียนโดยอัลกอริทึมPFIH รักษาการจัดการที่ดีเพราะค่าเฉลี่ยเป็นศูนย์กลางในการค่าที่ดีที่สุดที่ได้รับสังเกตุและรูปแบบขนาดเล็กทำให้เกิดการรบกวนที่สร้างโซลูชั่นเริ่มต้นที่แตกต่างกันสำหรับSA ปรับเปลี่ยนนี้ในขั้นตอนวิธี PFIH เป็นแรงบันดาลใจในการทำงานของ Oliveira et al, (2004) ที่ดำเนินการแก้ปัญหาการเปลี่ยนแปลงผ่านการค่าαที่βและγจากการกระจายชุดเปลี่ยน0-1

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

หมายใจที่แนะนำสามารถเริ่มซาจากที่แตกต่างกันของตำแหน่ง
ในการค้นหาพื้นที่ งานนี้แนะนำการเปลี่ยนแปลงในสูตรต้นทุนเดิมที่
แทนที่จะถูกถือว่าเป็นค่าคงที่ในแบบเดิมαบีตาγ , และองค์ประกอบ
กลายเป็นตัวแปร pfih . ค่าใหม่ของαบีตาγเปลี่ยน , และในแต่ละคดีถูก
จับโดยการแจกแจงแบบปกติ ( μσ , ) มีค่าเฉลี่ยของαμ = 0.7 ; βμ = 1 ;
γμ = 0.2 ( แนะนำที่ดีที่สุดโดยโซโลมอน ) และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ( σ ) = 1 กับรูปแบบของคำสั่งนี้
แบ่งลูกค้าที่ถูกแทรกโดย pfih ขั้นตอนวิธีรักษา
จัดดี เพราะค่าเฉลี่ยเป็นศูนย์กลางในการรับ
ค่าสังเกตุและการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อย เพราะได้สร้างโซลูชั่นที่แตกต่างกันเริ่มต้น
สำหรับ SA การเปลี่ยนแปลงนี้ใน pfih ขั้นตอนวิธีเป็นแรงบันดาลใจในการทำงานของ เดอ โอลิเวียร่า
et al . ( 2004 ) ที่ใช้ในการเปลี่ยนแปลงของฮิวริสติกที่ผ่านการค่าของαและบีตา
, γจากการแจกแจงที่เปลี่ยนจาก 0 เป็น 1