More recently, another branch of bi

More recently, another branch of biologically inspired algorithms
have attracted the attention of researchers all over the
world. Algorithms belonging to this field imitate the collective
behavior of a group of social insects (for example, bees, termites,
ants and wasps) to solve complex optimization problems. These
social insects live closely together in their nest and divide up the
various tasks within the colony, such as foraging, nest building and
defense. Each member of the colony performs their own tasks by
interacting or communicating directly or indirectly in their local
environment. Even when one or more individuals fail to carry out
their task, the group as whole can still perform their tasks [19,20].
The process of the division of labor among insects is believed to be
more effective than individual action performed by an individual
insect. These collective and adaptive behaviors of simple insects
have been used by researchers to develop new optimization algorithms,
known as swarm-based optimization algorithms. Particle
swarm optimization [21–24] and ant colony optimization algorithms
[25,26] are well known swarm-based algorithms and are
already employed to solve structural optimization problems.On the
hand, bee-inspired algorithms have not yet been employed to solve
structural engineering optimization problems. The main objective
of this paper is to propose a bee-based algorithm for the optimum
design of planer and space trusses consisting of continuous design
variables and to evaluate the performance of the algorithm by comparing
the results of the algorithm with those of other optimization
techniques. Also, modifications that have been made to implement
the algorithm to the structural optimization are described.
The bee-inspired optimization algorithms are based on either a
crude imitation of their mating process or their foraging behaviors.
The algorithms based on the biological process of their reproduction are generally used in the combinatorial optimization
problems while algorithms based on the foraging behavior of honeybees
are used for various types of optimization problems. The
Bee Colony Optimization [27,28], Virtual Bee [29], Bee [30,31] and
Artificial Bee Colony [32–35] are some of the algorithms based on
mimicking the foraging behavior of honeybee swarms. Although all
bee algorithms share some common features, they do have some
different characteristics.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เพิ่มเติมล่าสุด สาขาอื่นของอัลกอริทึมที่แรงบันดาลใจชิ้นได้ดึงดูดความสนใจของนักวิจัยทั้งหมดกว่าเวิลด์ อัลกอริทึมของการเลียนแบบกลุ่มลักษณะของกลุ่มสังคมแมลง (เช่น ผึ้ง ปลวกมดและ wasps) เพื่อแก้ปัญหาซับซ้อนเพิ่มประสิทธิภาพ เหล่านี้แมลงสังคมอาศัยอยู่ในรังของพวกเขากันอย่างใกล้ชิด และแบ่งการงานต่าง ๆ ภายในฝูง เช่นพวก รังอาคาร และป้องกัน แต่ละสมาชิกของฝูงดำเนินการงานของตนเองโดยโต้ตอบหรือสื่อสารโดยตรง หรือโดยอ้อมในท้องถิ่นของตนสภาพแวดล้อม แม้เมื่อบุคคล หนึ่งไม่สามารถดำเนินการภารกิจของพวกเขา การรวมกลุ่มสามารถยังทำงาน [19,20]เชื่อว่ากระบวนการของฝ่ายแรงงานในหมู่แมลงเป็นมีประสิทธิภาพมากขึ้นกว่าการดำเนินการแต่ละที่ดำเนินการ โดยบุคคลแมลง เหล่านี้รวม และปรับให้เหมาะสมพฤติกรรมของแมลงแบบง่ายถูกใช้ โดยนักวิจัยพัฒนาใหม่ปรับอัลกอริทึมรู้จักกันเป็นฝูงตามปรับอัลกอริทึม อนุภาคฝูงมดฝูงปรับอัลกอริทึมและประสิทธิภาพสูงสุด [21-24]มีฝูงตามอัลกอริทึมที่รู้จักกันดีและมี [25,26]แล้วทำงานแก้ปัญหาเกี่ยวกับการปรับโครงสร้างในการมือ อัลกอริทึมที่ได้แรงบันดาลใจผึ้งมีไม่ได้รับจ้างแก้โครงสร้างทางวิศวกรรมปรับปัญหาการ วัตถุประสงค์หลักกระดาษนี้จะเสนอผึ้งใช้อัลกอริทึมมีประสิทธิภาพสูงสุดออกแบบของ trusses คัลและพื้นที่ประกอบด้วยการออกแบบอย่างต่อเนื่องตัวแปรและ เพื่อประเมินประสิทธิภาพของขั้นตอนวิธีการ โดยการเปรียบเทียบผลลัพธ์ของขั้นตอนวิธีการกับของอื่น ๆเทคนิคการ ยัง แก้ไขที่ได้ทำการใช้อธิบายขั้นตอนวิธีการปรับโครงสร้างการอัลกอริทึมปรับแรงบันดาลใจจากบีอยู่ในตัวเนื้อดิบของกระบวนการติดสัดหรือทำงานอกอัลกอริทึมตามกระบวนการทางชีวภาพการสืบพันธุ์ของพวกเขาโดยทั่วไปใช้ในการเพิ่มประสิทธิภาพปัญหาปัญหาในขณะที่อัลกอริทึมตามพฤติกรรมอกของ honeybeesใช้สำหรับเพิ่มประสิทธิภาพปัญหาต่าง ๆ ที่เพิ่มประสิทธิภาพของฝูงผึ้ง [27,28] เสมือนผึ้ง [29], [30,31] ผึ้ง และฝูงผึ้งประดิษฐ์ [32 – 35] มีอัลกอริทึมตามmimicking น้ำผึ้งอิลอกพฤติกรรมอก swarms แม้ว่าทั้งหมดผึ้งอัลกอริทึมบางคุณลักษณะทั่วไปที่ใช้ร่วมกัน มีบางลักษณะแตกต่างกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เมื่อเร็ว ๆ นี้สาขาของอัลกอริทึมแรงบันดาลใจทางชีวภาพอื่น
ได้ดึงดูดความสนใจของนักวิจัยทั่ว
โลก อัลกอริทึมที่อยู่ในประเภทฟิลด์นี้เลียนแบบรวม
พฤติกรรมของกลุ่มของแมลงสังคม (เช่นผึ้งปลวก
มดและแตน) ในการแก้ปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพที่ซับซ้อน เหล่า
แมลงสังคมมีชีวิตอยู่กันอย่างใกล้ชิดในรังของพวกเขาและแบ่ง
งานต่างๆภายในอาณานิคมเช่นหาอาหาร, สร้างรังและ
การป้องกัน สมาชิกคนหนึ่งของอาณานิคมแต่ละดำเนินงานของตัวเองโดย
มีปฏิสัมพันธ์หรือการสื่อสารโดยตรงหรือโดยอ้อมในท้องถิ่นของพวกเขา
สภาพแวดล้อม แม้เมื่อหนึ่งหรือมากกว่าบุคคลที่ล้มเหลวในการดำเนิน
งานของพวกเขาทั้งกลุ่มยังคงสามารถดำเนินการงานของพวกเขา [19,20].
กระบวนการของการแบ่งงานในหมู่แมลงเชื่อว่าจะเป็น
ผลดีกว่าการกระทำของแต่ละบุคคลที่ดำเนินการโดยบุคคล
แมลง เหล่านี้พฤติกรรมการรวมและการปรับตัวของแมลงง่าย
ได้ถูกนำมาใช้โดยนักวิจัยในการพัฒนาขั้นตอนวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพใหม่
ที่รู้จักกันเป็นฝูงตามขั้นตอนวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพ อนุภาค
การเพิ่มประสิทธิภาพจับกลุ่ม [21-24] และขั้นตอนวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพของอาณานิคมมด
[25,26] ที่รู้จักกันดีขั้นตอนวิธีการจับกลุ่มที่ใช้และมีการ
จ้างงานอยู่แล้วที่จะแก้ปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพโครงสร้าง problems.On
มืออัลกอริทึมผึ้งแรงบันดาลใจยังไม่ได้รับการว่าจ้างในการแก้ปัญหา
วิศวกรรมโครงสร้างปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพ วัตถุประสงค์หลัก
ของการวิจัยนี้เพื่อนำเสนอขั้นตอนวิธีผึ้งที่ใช้สำหรับการที่เหมาะสมใน
การออกแบบของปิดปากกบและพื้นที่ประกอบด้วยการออกแบบอย่างต่อเนื่อง
ตัวแปรและการประเมินประสิทธิภาพการทำงานของอัลกอริทึมโดยการเปรียบเทียบ
ผลของขั้นตอนวิธีกับคนอื่น ๆ ของการเพิ่มประสิทธิภาพ
เทคนิค นอกจากนี้การปรับเปลี่ยนที่เกิดขึ้นในการดำเนินการ
ขั้นตอนวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพโครงสร้างจะมีคำอธิบาย.
ผึ้งแรงบันดาลใจขั้นตอนวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพจะขึ้นอยู่กับทั้ง
เลียนแบบดิบของกระบวนการผสมพันธุ์ของพวกเขาหรือพฤติกรรมการหาอาหารของพวกเขา.
ขั้นตอนวิธีการขึ้นอยู่กับกระบวนการทางชีววิทยาการสืบพันธุ์ของพวกเขา โดยทั่วไปจะใช้ในการเพิ่มประสิทธิภาพ
ปัญหาในขณะที่ขั้นตอนวิธีการขึ้นอยู่กับพฤติกรรมการหาอาหารของผึ้ง
ที่ใช้สำหรับหลายประเภทของปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพ
ผึ้งอาณานิคมเพิ่มประสิทธิภาพ [27,28] ผึ้งเสมือนจริง [29], ผึ้ง [30,31] และ
ประดิษฐ์ผึ้งอาณานิคม [32-35] คือบางส่วนของขั้นตอนวิธีการขึ้นอยู่กับการ
ลอกเลียนแบบพฤติกรรมการหาอาหารของฝูงผึ้ง แม้ว่า
ขั้นตอนวิธีผึ้งแบ่งปันคุณสมบัติทั่วไปบางพวกเขาจะมีบาง
ลักษณะที่แตกต่างกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เมื่อเร็วๆ นี้ ได้แรงบันดาลใจจากสาขาอื่นของขั้นตอนวิธี
ได้ดึงดูดความสนใจของนักวิจัยทั่วโลก
. ขั้นตอนวิธีของฟิลด์นี้เลียนแบบพฤติกรรมรวมหมู่
ของกลุ่มแมลงสังคม ( เช่น ผึ้ง ปลวก มด และตัวต่อ
) การแก้ปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพที่ซับซ้อน แมลงสังคมเหล่านี้
อยู่กันอย่างใกล้ชิดในรังของพวกเขาและแบ่ง
งานต่าง ๆภายในรัง เช่น หาอาหาร สร้างรัง และ
ป้องกัน สมาชิกของแต่ละกลุ่มดําเนินงานของตนเองโดย
ปฏิสัมพันธ์หรือสื่อสารโดยตรงหรือโดยอ้อมในสภาพแวดล้อมท้องถิ่น
. แม้ว่าหนึ่งหรือบุคคลล้มเหลวที่จะดำเนินการ
งานกลุ่ม ทั้งยังสามารถใช้งาน 19,20
[ ของตน ]กระบวนการของการแบ่งแรงงานในหมู่แมลงถือเป็น
มีประสิทธิภาพมากกว่าบุคคลกระทำโดยแมลงแต่ละคน

เหล่านี้ร่วมกันและพฤติกรรมการปรับตัวของง่ายแมลง
ถูกใช้โดยนักวิจัยเพื่อพัฒนาขั้นตอนวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพใหม่ที่รู้จักกันเป็นฝูงตาม
ขั้นตอนวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพ อนุภาค Swarm Optimization
[ 21 – 24 ] และขั้นตอนวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพอาณานิคมมด
[ 2526 ] จะรู้จักกันดี จับกลุ่มตามขั้นตอนวิธีและ
แล้วใช้เพื่อแก้ไขปัญหาโครงสร้างที่เหมาะสม บน
มือ , ผึ้งเป็นแรงบันดาลใจอัลกอริทึมยังใช้แก้
ปัญหาทางโครงสร้างที่เหมาะสม . วัตถุประสงค์ของบทความนี้คือ
เสนอขั้นตอนวิธีพื้นฐานผึ้งสำหรับการออกแบบที่เหมาะสมของพื้นที่และโครงกบ

ออกแบบอย่างต่อเนื่อง ประกอบด้วยตัวแปรและเพื่อประเมินประสิทธิภาพของขั้นตอนวิธีโดยเปรียบเทียบผลของวิธี

ของเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพอื่น ๆ นอกจากนี้ การเปลี่ยนแปลงที่ได้รับการทำที่จะใช้ขั้นตอนวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพโครงสร้าง

จะอธิบาย ผึ้งเป็นแรงบันดาลใจเพิ่มประสิทธิภาพอัลกอริทึมจะขึ้นอยู่กับทั้ง
เทียมดิบของการหาคู่ หรือพฤติกรรมการหาอาหาร
.อัลกอริทึมที่อยู่บนพื้นฐานของกระบวนการทางชีวภาพของการสืบพันธุ์ของพวกเขาโดยทั่วไปจะใช้ในการเพิ่มประสิทธิภาพในขณะที่ปัญหา
ขั้นตอนวิธีขึ้นอยู่กับพฤติกรรมการหาอาหารของผึ้ง
ใช้สำหรับประเภทต่างๆของปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพ
ฝูงผึ้งที่เหมาะสม [ 27,28 ] ผึ้งเสมือน [ 29 ] , [ 30,31 ผึ้งและผึ้งเทียม [ ]
อาณานิคม 32 – 35 ] คือบางส่วนของขั้นตอนวิธีขึ้นอยู่กับ
เลียนแบบพฤติกรรมการหาอาหารของผึ้งฝูง . แม้ว่าขั้นตอนวิธีผึ้งทั้งหมด
ร่วมกันบางคุณลักษณะทั่วไป พวกเขามีบาง
ลักษณะแตกต่างกัน