The new learning strategy in the CL

The new learning strategy in the CLPSO algorithm ensures that
the diversity of the swarm is preserved to discourage premature
convergence. This is achieved because each particle's velocity vector
can be updated by using not only its own pbest, but also any
other particle's pbest, which provides improved diversity in the
population [18].
The velocity updating equation in CLPSO is given by:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

กลยุทธ์การเรียนรู้ใหม่ในขั้นตอนวิธีการเพื่อให้แน่ใจว่า clpso
ความหลากหลายของฝูงการเก็บรักษาไว้ที่จะกีดกันการบรรจบกัน
ก่อนวัยอันควร นี่คือความสำเร็จเพราะ
เวกเตอร์ของอนุภาคแต่ละความเร็วสามารถปรับปรุงโดยใช้ไม่เพียง แต่ pbest ของตัวเอง แต่ยัง pbest ใด ๆ
อนุภาคอื่น ๆ ซึ่งมีความหลากหลายเพิ่มขึ้นในประชากร
[18].
ความเร็วการปรับปรุงสมการใน clpso จะได้รับโดย :

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เรียนรู้กลยุทธ์ใหม่ในอัลกอริทึม CLPSO ใจที่
หลากหลาย swarm ถูกสงวนไว้กีดกันก่อนวัย
บรรจบกัน นี้สามารถทำได้เนื่องจากความเร็วของอนุภาคแต่ละเวกเตอร์
สามารถปรับปรุงโดยไม่เพียง pbest ตน แต่ยังมี
pbest อนุภาคอื่น ๆ ซึ่งช่วยให้เพิ่มความหลากหลายในการ
ประชากร [18] ได้
ได้ความเร็วที่ปรับปรุงสมการใน CLPSO โดย:

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

กลยุทธ์ด้านการเรียนรู้แห่งใหม่ในอัลกอริธึม clpso
ซึ่งจะช่วยให้ความมั่นใจว่าความหลากหลายของกลุ่มที่จะได้รับการสงวนรักษาอย่างดีเยี่ยมในการทำให้ผู้นำชีวิต Convergence Lifestyle
ก่อนวัยอันควร โรงแรมแห่งนี้สามารถทำได้เนื่องจากปัจจัยความเร็วของฝุ่นละอองแต่ละ
สามารถทำการอัพเดตได้ด้วยการใช้ไม่เพียงเฉพาะ pbest pbest ของตัวเองแต่ยังมี
ซึ่งจะช่วยกรองฝุ่นละอองอื่นๆซึ่งจัดให้บริการความหลากหลายได้รับการปรับปรุงใน
ซึ่งจะช่วยประชาชน[ 18 ].ความเร็ว
ที่การปรับปรุงสมการใน clpso จะให้บริการใน