optimisation problems successfully.

optimisation problems successfully. Firstly in this study its application to DLP is presented. DLP is a complex combinatorial optimisation problem. Several attempts have been done in the literature in order to solve this problem. In this study, a SA algorithm with a simple but effective data structure and neighbourhood generation mechanism is proposed for its solution. Solution vector is presented as a two-dimensional matrix and neighbourhood solutions are generated from this matrix by swapping elements of its rows. The proposed SA algorithm is applied to test problems from the available literature that results are known. In these tests the proposed algorithm found the optimal solutions and performed better than the dynamic programming algorithm of Rosenblatt [5] and genetic algorithm of Conway and Venkataramanan [13]. Additional computational workis performed on a data set obtained from Balakrishnan and Cheng [14], which contains problems for 6,15,30 departments for 5 and 10 periods. The results of this study and

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ปัญหาคุณภาพเรียบร้อย ประการแรก ในการศึกษานี้ โปรแกรมประยุกต์ของ DLP จะแสดง DLP คือ ปัญหาคุณภาพปัญหาที่ซับซ้อน ความพยายามหลายครั้งได้ในวรรณคดีเพื่อแก้ปัญหานี้ ศึกษา เสนออัลกอริทึม SA ด้วยง่าย ๆ แต่มีประสิทธิภาพข้อมูลโครงสร้างและเขียนการสร้างกลไกการแก้ไขปัญหาของ นำเสนอเป็นเมทริกซ์สองเวกเตอร์โซลูชั่น และโซลูชั่นอาสาสร้างขึ้นจากเมทริกซ์นี้ โดยเปลี่ยนองค์ประกอบของแถว มีใช้อัลกอริทึม SA เสนอเพื่อทดสอบปัญหาจากวรรณคดีมีที่ให้ผลลัพธ์เป็นที่รู้จัก ในการทดสอบเหล่านี้ ขั้นตอนวิธีนำเสนอพบโซลูชั่นเหมาะสม และดำเนินการดีกว่าอัลกอริทึมเขียนแบบไดนามิกของ Rosenblatt [5] และอัลกอริทึมทางพันธุกรรมของ Conway และ Venkataramanan [13] มีดำเนินการคำนวณ workis เพิ่มเติมชุดข้อมูลที่ได้รับจาก Balakrishnan และเฉิง [14], ซึ่งประกอบด้วยปัญหาสำหรับแผนก 6,15,30 สำหรับรอบระยะเวลา 5 และ 10 ผลการศึกษา และ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพประสบความสำเร็จ ประการแรกในการศึกษานี้ประยุกต์ใช้กับ DLP จะนำเสนอ DLP เป็นปัญหาที่ซับซ้อนเพิ่มประสิทธิภาพ combinatorial ความพยายามหลายคนได้รับการดำเนินการในวรรณคดีเพื่อที่จะแก้ปัญหานี้ ในการศึกษานี้ขั้นตอนวิธี SA ที่มีโครงสร้างข้อมูลที่เรียบง่าย แต่มีประสิทธิภาพและกลไกการสร้างพื้นที่ใกล้เคียงที่มีการเสนอวิธีการแก้ปัญหาของ เวกเตอร์โซลูชั่นจะนำเสนอเป็นเมทริกซ์สองมิติและการแก้ปัญหาพื้นที่ใกล้เคียงที่ถูกสร้างขึ้นจากเมทริกซ์นี้โดยองค์ประกอบสลับแถวของ เสนอขั้นตอนวิธี SA ถูกนำไปใช้เพื่อทดสอบปัญหาจากวรรณกรรมที่มีอยู่ว่าผลเป็นที่รู้จักกัน ในการทดสอบเหล่านี้ขั้นตอนวิธีการที่นำเสนอพบการแก้ปัญหาที่ดีที่สุดและทำได้ดีกว่าขั้นตอนวิธีการเขียนโปรแกรมแบบไดนามิกของ Rosenblatt [5] และขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมของคอนเวย์และ Venkataramanan [13] workis คำนวณเพิ่มเติมดำเนินการในชุดข้อมูลที่ได้รับจากบาลาคและเฉิง [14] ซึ่งมีปัญหาให้กับหน่วยงานที่ 6,15,30 สำหรับ 5 และ 10 ระยะเวลา ผลการศึกษาครั้งนี้และ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพประสบความสำเร็จ ประการแรก ในการศึกษาการประยุกต์ใช้ใน DLP จะนำเสนอ DLP เป็นปัญหาเพิ่มประสิทธิภาพเชิงซับซ้อน หลายครั้งได้รับการทำในวรรณกรรม เพื่อแก้ปัญหานี้ ในการศึกษานี้วิธี SA ด้วยง่ายแต่โครงสร้างข้อมูลที่มีประสิทธิภาพและกลไกรุ่นใกล้เคียงเสนอโซลูชั่นของเวกเตอร์ที่นำเสนอเป็นโซลูชั่นแบบสองมิติและพื้นที่ใกล้เคียงโซลูชั่นถูกสร้างขึ้นจากเมทริกซ์นี้โดยการเปลี่ยนองค์ประกอบของแถว เสนอในขั้นตอนวิธีใช้ทดสอบปัญหาจากวรรณคดีใช้ได้ผลเป็นที่รู้จักกันในการทดสอบพบว่าวิธีที่เสนอโซลูชั่นที่เหมาะสมและแสดงได้ดีกว่าโปรแกรมพลวัตขั้นตอนวิธีของ Rosenblatt [ 5 ] และขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมของคอนเวย์ และ venkataramanan [ 13 ] เพิ่มเติม คอมพิวเตอร์นี้ดำเนินการบนชุดข้อมูลที่ได้จาก Balakrishnan เฉิง [ 14 ] ซึ่งมีปัญหา 6,15,30 แผนก 5 และ 10 คาบผลของการศึกษานี้