This paper focuses on three very si

This paper focuses on three very similar evolutionary algorithms: genetic algorithm (GA), particle swarm optimization (PSO), and differential evolution (DE). While GA is more suitable for discrete optimization, PSO and DE are more natural for continuous optimization. The paper first gives a brief introduction to the three EA techniques to highlight the common computational procedures. The general observations on the similarities and differences among the three algorithms based on computational steps are discussed, contrasting the basic performances of algorithms. Summary of relevant literatures is given on job shop, flexible job shop, vehicle routing, location-allocation, and multimode re-source constrained project scheduling problems

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

กระดาษนี้เน้นกระบวนวิวัฒนาการคล้ายสาม: อัลกอริทึมทางพันธุกรรม (GA), เพิ่มประสิทธิภาพในการบินว่อนอนุภาค (PSO), และวิวัฒนาการที่แตกต่าง (DE) ในขณะที่ GA เหมาะสำหรับเพิ่มประสิทธิภาพเดี่ยว ๆ PSO และเดอเป็นธรรมชาติมากขึ้นสำหรับเพิ่มประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง กระดาษแรกให้แนะนำสั้น ๆ กับเทคนิคเอสามเน้นขั้นตอนการคำนวณทั่วไป ข้อสังเกตทั่วไปเกี่ยวกับความเหมือนและความแตกต่างระหว่างอัลกอริทึม 3 ตามขั้นตอนคำนวณมีกล่าวถึง ห้องแสดงพื้นฐานของอัลกอริทึมการ สรุป literatures เกี่ยวข้องจะได้รับ ในงานร้าน ร้านงานยืดหยุ่น เส้นทางรถ สถานที่ปันส่วน multimode ใหม่แหล่งจำกัดโครงการ และปัญหาวางแผน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทความนี้มุ่งเน้นไปที่สามขั้นตอนวิธีวิวัฒนาการที่คล้ายกันมาก: ขั้นตอนวิธีพันธุกรรม (GA) การเพิ่มประสิทธิภาพจับกลุ่มอนุภาค (PSO) และวิวัฒนาการที่แตกต่างกัน (DE) ในขณะที่ GA จะเหมาะสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพโดยสิ้นเชิง PSO และมีความเป็นธรรมชาติมากขึ้นสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง กระดาษแรกให้แนะนำสั้น ๆ กับสามเทคนิคอีเอที่จะเน้นวิธีการคำนวณที่พบบ่อย สังเกตทั่วไปเกี่ยวกับความเหมือนและความแตกต่างระหว่างทั้งสามขั้นตอนวิธีการขึ้นอยู่กับขั้นตอนการคำนวณที่จะกล่าวถึงตัดการแสดงขั้นพื้นฐานของอัลกอริทึม สรุปสาระสำคัญของวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องจะได้รับในร้านงานร้านงานมีความยืดหยุ่นเส้นทางรถ, สถานที่การจัดสรรและมัลติแหล่งใหม่ จำกัด ปัญหาการตั้งเวลาโครงการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

กระดาษนี้จะเน้นสามขั้นตอนวิธีวิวัฒนาการคล้ายกันมาก : Genetic Algorithm ( GA ) เพิ่มประสิทธิภาพของฝูงอนุภาค ( PSO ) และวิวัฒนาการดิฟ ( de ) ในขณะที่ GA เหมาะสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพระบบไม่ต่อเนื่อง และเป็นธรรมชาติมากขึ้น เดอ สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง กระดาษแผ่นแรกให้สั้นเบื้องต้นเพื่อสามเอเทคนิคเน้นทั่วไปคอมพิวเตอร์ขั้นตอนที่ข้อมูลทั่วไปเกี่ยวกับความเหมือนและความแตกต่างระหว่างสามขั้นตอนตามขั้นตอนการคำนวณได้ถูกตัดการแสดงพื้นฐานของอัลกอริทึม สรุปเอกสารที่เกี่ยวข้องให้กับร้านงานยืดหยุ่น , งานร้าน , การจัดเส้นทางยานพาหนะ การจัดสรรสถานที่และแหล่งที่มาเป็นมัลติ จำกัด โครงการจัด ปัญหา