Differential Evolution algorithm (D

Differential Evolution algorithm (DE) and Particle Swarm
Optimisation algorithm (PSO) are capable to surmount many of
the disadvantages in other optimization techniques such as
exhaustive techniques, calculus-based techniques, partial
knowledge (hill climbing, beam search, best first, branch and
bound, dynamic programming), knowledge based techniques
(production rule systems, heuristic methods).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

อัลกอริทึมวิวัฒนาการแตกต่าง (DE) และอนุภาคบินว่อนอัลกอริทึมการเพิ่มประสิทธิภาพ (PSO) มีความสามารถในการ surmount มากมายข้อเสียในเทคนิคเพิ่มประสิทธิภาพเช่นหมดแรงเทคนิค เทคนิคใช้แคลคูลัส บางส่วนความรู้ (ปีนเขา คานค้นหา โรงแรก สาขา และผูก แบบการเขียนโปรแกรม), ความรู้โดยใช้เทคนิค(ผลิตกฎระบบ วิธีการแล้ว)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

อัลกอริทึมวิวัฒนาการที่แตกต่างกัน (DE)
และฝูงอนุภาคขั้นตอนวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพ(PSO)
มีความสามารถในการฟันฝ่าหลายข้อเสียในเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพอื่นๆ
เช่นเทคนิคหมดจดเทคนิคแคลคูลัสตามบางส่วนความรู้
(ปีนเนินเขาค้นหาคานที่ดีที่สุดครั้งแรกที่สาขาและ
ผูกพันเขียนโปรแกรมแบบไดนามิก) ความรู้เทคนิคพื้นฐาน
(การผลิตระบบการปกครองของวิธีการแก้ปัญหา)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วิวัฒนาการของความแตกต่าง ( de ) และอนุภาค Swarm
optimisation ขั้นตอนวิธี ( PSO ) สามารถผ่านพ้นหลาย
ข้อเสียในเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพอื่น ๆเช่น
เทคนิคหมดจด แคลคูลัสพื้นฐานเทคนิค ความรู้บางส่วน
( ปีนฮิลล์ , ค้นหา , คานที่ดีที่สุดก่อน และสาขา
ผูกพันแบบไดนามิกโปรแกรม ) , เทคนิค
ฐานความรู้ ( กฎ ) ระบบการผลิตวิธีการ )