As shortest path (SP) problem has b

As shortest path (SP) problem has been one of the most fundamental network optimization problems
for a long time, technologies for this problem are still being studied. In this paper, a new method by integrating a path finding mathematical model, inspired by Physarum polycephalum, with extracted one heuristic rule to solve SP problem has been proposed, which is called Rapid Physarum Algorithm (RPA).Simulation experiments have been carried out on three different network topologies with varying number of nodes. It is noted that the proposed RPA can find the optimal path as the path finding model does for most networks. What is more, experimental results show that the performance of RPA surpasses the path finding model on both iterations and solution time.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เป็นเส้นทางที่สั้นที่สุด (SP) ที่มีประสิทธิภาพสูงสุดปัญหาพื้นฐานที่สุดของเครือข่ายอย่างใดอย่างหนึ่งเป็นเวลานาน เทคโนโลยีสำหรับปัญหานี้จะยังคงมีการศึกษา ในกระดาษนี้ วิธีการใหม่ โดยบูรณาการเส้นทางการค้นหาแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ โดย Physarum polycephalum แยกกฎพฤติกรรมหนึ่งแก้ SP ปัญหาได้รับการเสนอ ซึ่งเรียกว่าอัลกอริทึม Physarum อย่างรวดเร็ว (RPA) การทดลองจำลองการดำเนินบนโครงสร้างเครือข่ายที่แตกต่างกันสามกับจำนวนของโหน ตั้งข้อสังเกตว่า RPA เสนอสามารถหาเส้นทางที่ดีที่สุดเป็นเส้นทางการค้นหาแบบไม่สำหรับเครือข่ายส่วนใหญ่ อะไรคือเพิ่มเติม ผลการทดลองแสดงว่า ประสิทธิภาพของ RPA เกินกว่ารูปแบบค้นหาเส้นทางบนซ้ำและเวลาการแก้ปัญหา

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เป็นเส้นทาง (SP) ปัญหาที่สั้นที่สุดได้รับหนึ่งในปัญหาที่เพิ่มประสิทธิภาพเครือข่ายพื้นฐานที่สุด
เป็นเวลานานเทคโนโลยีสำหรับปัญหานี้จะยังคงมีการศึกษา ในบทความนี้วิธีการใหม่โดยการบูรณาการเส้นทางการหาแบบจำลองทางคณิตศาสตร์แรงบันดาลใจจาก Physarum polycephalum กับกฎสกัดแก้ปัญหาหนึ่งในการแก้ปัญหา SP ได้รับการเสนอซึ่งเรียกว่ารวดเร็ว Physarum ขั้นตอนวิธีการทดลอง (RPA) .Simulation ได้รับการดำเนินการเกี่ยวกับ สามเครือข่ายที่แตกต่างกันกับที่แตกต่างกันจำนวนโหนด มันถูกตั้งข้อสังเกตว่าการเสนอ RPA สามารถหาเส้นทางที่ดีที่สุดในขณะที่เส้นทางการหารูปแบบไม่ให้เครือข่ายมากที่สุด อะไรคือสิ่งที่ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าการทำงานของ RPA เกินกว่าเส้นทางการหารูปแบบทั้งการทำซ้ำและเวลาการแก้ปัญหา

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เป็นเส้นทางที่สั้นที่สุด ( SP ) ปัญหาได้ถูกอย่างใดอย่างหนึ่งของปัญหาเครือข่ายเพิ่มประสิทธิภาพขั้นพื้นฐานมากที่สุดเป็นเวลานาน สำหรับปัญหานี้ ยัง มี การ ศึกษา ในกระดาษนี้ , วิธีการใหม่โดยใช้การบูรณาการเส้นทางการหาแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ , แรงบันดาลใจจาก physarum polycephalum กับสกัดหนึ่งกฎฮิวริสติกเพื่อแก้ปัญหา SP ได้รับการเสนอซึ่งเรียกว่าอย่างรวดเร็ว physarum ขั้นตอนวิธี ( RPA ) การทดลองจำลองได้ดําเนินการในรูปแบบเครือข่ายที่แตกต่างกันสามที่แตกต่างกันจำนวนของโหนด มันเป็นข้อสังเกตว่าเสนอ RPA สามารถหาเส้นทางที่เหมาะสมเป็นเส้นทางการค้นหาแบบมีเครือข่ายมากที่สุด สิ่งที่เพิ่มเติมคือ ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าประสิทธิภาพของ RPA เกินการเส้นทางการค้นหาแบบจำลองทั้งสองรอบและเวลาแก้ไข