Thechange of expert rules may lead

The
change of expert rules may lead to errors and conflicts. Different
from expert system, which is based on expert rules, case based reasoning
(CBR) [9] is dependent on typical scenarios. It is hard to
establish an excellent case base because of the small probability
of blackouts, and the difficulty of maintenance is also a bottleneck
for its application. Besides, mathematical programming [10] is
advantageous to obtain an optimal solution, but the application
is rare due to its sheer difficulty, huge solution space and long
execution time. With the development of computational intelligence,
some heuristic algorithms like genetic algorithm [11], artifi-
cial neutral network [12] and fuzzy theory [13] are introduced into
restoration field. However, the optimum of the methods cannot be
guaranteed, and these algorithms need to be improved in some
specific aspects respectively. Graph theory is also a popular algorithm
for restoration, the switch operation and network topology
is described with Petri net. This method is straightforward and
accessible in a small system, but a little too complex in large
systems [14]. The verification of constraints and disposal of uncertainties
need further improvement.
In addition, more algorithms like multi-agent [15] have been

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ที่การเปลี่ยนกฎที่ผู้เชี่ยวชาญอาจนำไปสู่ข้อผิดพลาดและความขัดแย้ง แตกต่างกันจากผู้เชี่ยวชาญระบบ ซึ่งขึ้นอยู่กับกฎที่ผู้เชี่ยวชาญ กรณีตามเหตุผล(CBR) [9] จะขึ้นอยู่กับสถานการณ์ทั่วไป จึงยากที่จะสร้างกรณีการพักฐานเนื่องจากความน่าเป็นขนาดเล็กของหรู ๆ และความยากของการบำรุงรักษาเป็นคอขวดสำหรับโปรแกรมประยุกต์ของ สำรอง การเขียนโปรแกรมคณิตศาสตร์ [10] คือประโยชน์ที่ได้รับในโซลูชันที่ดีที่สุด แต่แอพลิเคชันมีน้อยเนื่องจากปัญหาที่แท้จริง โซลูชันขนาดใหญ่พื้นที่ ความยาวเวลาดำเนินการ มีการพัฒนาระบบสารสนเทศคอมพิวเตอร์อัลกอริทึมบางแล้วเช่นอัลกอริธึมพันธุกรรม [11], artifi-เครือข่ายเป็นกลางซึ่งกันและกัน [12] และทฤษฎี fuzzy [13] นำเข้าสู่คืนค่าฟิลด์ อย่างไรก็ตาม ไม่สามารถมีประสิทธิภาพสูงสุดวิธีรับประกัน และอัลกอริทึมเหล่านี้จำเป็นต้องปรับปรุงในบางส่วนเฉพาะด้านตามลำดับ ทฤษฎีกราฟเป็นอัลกอริทึมนิยมคืน การดำเนินการสลับ และโทโพโลยีของเครือข่ายมีอธิบาย ด้วย Petri สุทธิ วิธีการนี้จะตรงไปตรงมา และเข้าในระบบขนาดเล็ก แต่น้อยเกินไปซับซ้อนขนาดใหญ่ระบบ [14] ตรวจสอบข้อจำกัดและกำจัดความไม่แน่นอนต้องปรับปรุงเพิ่มเติมนอกจากนี้ ได้รับอัลกอริทึมเพิ่มเติมเช่นตัวแทนหลาย [15]

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การเปลี่ยนแปลงของกฎผู้เชี่ยวชาญอาจนำไปสู่ข้อผิดพลาดและความขัดแย้ง ที่แตกต่างจากระบบผู้เชี่ยวชาญซึ่งจะขึ้นอยู่กับกฎผู้เชี่ยวชาญเหตุผลกรณีตาม(CBR) [9] จะขึ้นอยู่กับสถานการณ์ทั่วไป มันยากที่จะสร้างฐานที่ดีเพราะกรณีของความน่าจะเป็นขนาดเล็กของการหมดสติและความยากลำบากของการบำรุงรักษายังเป็นคอขวดสำหรับการประยุกต์ใช้ นอกจากนี้การเขียนโปรแกรมทางคณิตศาสตร์ [10] เป็นประโยชน์ที่จะได้รับการแก้ปัญหาที่ดีที่สุดแต่การประยุกต์ใช้เป็นของหายากเนื่องจากความยากลำบากที่แท้จริงของการแก้ปัญหาพื้นที่ขนาดใหญ่และยาวเวลาดำเนินการ กับการพัฒนาของหน่วยสืบราชการลับการคำนวณที่บางขั้นตอนวิธีการแก้ปัญหาเช่นเดียวกับขั้นตอนวิธีพันธุกรรม [11], artifi- เครือข่ายที่เป็นกลางทางการ [12] และทฤษฎีฟัซซี่ [13] จะนำเข้าสู่สนามการฟื้นฟู แต่ที่เหมาะสมของวิธีการที่ไม่สามารถรับประกันและขั้นตอนวิธีการเหล่านี้จะต้องได้รับการปรับปรุงในบางลักษณะเฉพาะตามลำดับ ทฤษฎีกราฟนี้ยังมีขั้นตอนวิธีการที่เป็นที่นิยมสำหรับการฟื้นฟูการดำเนินงานสวิทช์และโครงสร้างเครือข่ายมีการอธิบายกับสุทธิPetri วิธีนี้เป็นวิธีตรงไปตรงมาและสามารถเข้าถึงได้ในระบบที่มีขนาดเล็กแต่น้อยซับซ้อนเกินไปขนาดใหญ่ในระบบ[14] การตรวจสอบของข้อ จำกัด และการกำจัดของความไม่แน่นอนที่ต้องปรับปรุงแก้ไขต่อไป. นอกจากนี้ขั้นตอนวิธีการมากขึ้นเช่นหลายตัวแทน [15] ได้รับ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เปลี่ยนกฎผู้เชี่ยวชาญอาจนำไปสู่ข้อผิดพลาดและความขัดแย้ง แตกต่างกัน
จากระบบผู้เชี่ยวชาญ ซึ่งตามกฎที่ผู้เชี่ยวชาญใช้เหตุผลกรณี
( CBR ) [ 9 ] ขึ้นอยู่กับสถานการณ์ทั่วไป มันยากที่จะ
สร้างฐานกรณียอดเยี่ยมเพราะขนาดเล็กของความน่าจะเป็น
หน้ามืดและความยากง่ายของการบำรุงรักษาเป็นคอขวด
สำหรับโปรแกรมของ นอกจากนี้การโปรแกรมเชิงคณิตศาสตร์ [ 10 ]
ประโยชน์ที่จะได้รับโซลูชั่นที่เหมาะสม แต่โปรแกรม
มีน้อย เนื่องจากของอิดยากพื้นที่โซลูชั่นขนาดใหญ่และเวลาปฏิบัติการนาน

กับการพัฒนาความฉลาดทางการคำนวณ บางขั้นตอนวิธีขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรมแบบชอบ
-
[ 11 ] , artifi ่เป็นกลางเครือข่าย [ 12 ] และนำทฤษฎี [ 13 ] เข้าไป
ซ่อมแซมสนาม อย่างไรก็ตามที่เหมาะสมของวิธีการไม่สามารถ
รับประกันและขั้นตอนวิธีการเหล่านี้จะต้องมีการปรับปรุงในบาง
เฉพาะด้านตามลำดับ ทฤษฎีกราฟเป็นวิธีที่นิยมเพื่อการฟื้นฟู
, สลับการทำงานและโครงสร้างเครือข่าย
อธิบายกับเพทริเน็ต วิธีนี้เป็นวิธีที่ตรงไปตรงมาและ
สามารถเข้าถึงได้ในระบบเล็กๆ แต่น้อยเกินไปที่ซับซ้อนในระบบขนาดใหญ่
[ 14 ]การตรวจสอบของปัญหาและการกำจัดของความไม่แน่นอนที่ต้องปรับปรุงต่อไป
.
นอกจากนี้ขั้นตอนวิธีมากขึ้นเช่นแบบจำลองชนิดหลายตัวแทน [ 15 ] ได้รับ