Although an ant is a small and simp

Although an ant is a small and simple creature, but collection of ants or a a colony of ants performs useful tasks such as finding the
shortest path to a food source and sharing this information with other ants by depositing pheromone. In the field of ant colony optimization
(ACO), models of collective intelligence of ants are transformed into useful optimization techniques that find applications in computer
networking. In this paper we present an implementation of Artificial Intelligence on any communication network and compare the results thus
produced with the traditional routing algorithm like the shortest node first. The problem of routing and congestion are of utmost concern for the
design and implementation of any communication network. Here in this paper we present an approach of performing routing with automatic
congestion control and loop removal using artificial intelligence. For the purpose of demonstrating the results of our findings we have designed a
simulation of a communication network. We also performed a search space optimization process in order to find out the most appropriate
algorithm to be implemented. The comparison and analysis of AI and Non AI modes is performed and is displayed in terms of different graphs.
The proposed implementation of AI techniques in routing and congestion control provides a better solution than the traditionally available
methods. The algorithm used for dynamic routing is ACO (Ant Colony Optimization) Algorithm which is a metaheuristic algorithm belonging to
the class of Swarm Intelligence Algorithms.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แม้ว่ามดจะมีขนาดเล็ก และง่ายสิ่งมีชีวิต แต่ของมดหรือฝูงมดทำงานที่เป็นประโยชน์เช่นการค้นหาเส้นทางที่สั้นที่สุดเพื่อเป็นแหล่งอาหารและการใช้ข้อมูลนี้ร่วมกันกับมดอื่น ๆ โดยฝากฟีโรโมน ในฟิลด์ของฝูงมด(ACO), รูปแบบของระบบสารสนเทศรวมของมดแก่นเทคนิคเพิ่มประสิทธิภาพประโยชน์ที่ค้นหาโปรแกรมประยุกต์ในเครื่องคอมพิวเตอร์ระบบเครือข่าย ในเอกสารนี้ เรานำเสนอการดำเนินงานของปัญญาประดิษฐ์บนเครือข่ายสื่อสาร และเปรียบเทียบผลลัพธ์ดังนั้นผลิต ด้วยขั้นตอนวิธีเส้นทางดั้งเดิมเช่นโหนสั้นที่สุดก่อน ปัญหาของสายและแออัดมีความกังวลสูงสุดสำหรับการออกแบบและการใช้งานของเครือข่ายสื่อสาร ที่นี่ในเอกสารนี้ เรานำเสนอวิธีการดำเนินการสายงานการผลิต โดยอัตโนมัติแออัดควบคุมและลูปเอาใช้ปัญญาประดิษฐ์ เพื่อเห็นผลลัพธ์ของการค้นพบของเรา เราได้ออกแบบการการจำลองเครือข่ายสื่อสาร เรายังทำการเพิ่มประสิทธิภาพของพื้นที่การค้นหาเพื่อค้นหาที่เหมาะสมที่สุดอัลกอริทึมที่จะปฏิบัติ เปรียบเทียบและวิเคราะห์โหมด AI และ AI ไม่ดำเนินการ และอยู่ในรูปแบบของกราฟต่าง ๆนำเสนอเทคนิค AI ในการควบคุมการกำหนดเส้นทางและแออัดให้โซลูชั่นที่ดีกว่าแบบดั้งเดิมที่มีวิธี อัลกอริทึมที่ใช้สำหรับเส้นทางแบบไดนามิกเป็นอัลกอริทึม ACO (เพิ่มประสิทธิภาพฝูงมด) ซึ่งเป็นอัลกอริทึม metaheuristic ของคลาสของอัลกอริทึมปัญญาบินว่อน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

แม้ว่ามดเป็นสัตว์ขนาดเล็กและเรียบง่าย แต่คอลเลกชันของมดหรืออาณานิคมของมด AA ดำเนินงานที่มีประโยชน์เช่นการหา
เส้นทางที่สั้นที่สุดไปยังแหล่งอาหารและการแบ่งปันข้อมูลนี้กับมดตัวอื่นโดยการฝากฟีโรโมน ในด้านการเพิ่มประสิทธิภาพอาณานิคมมด
(ACO) รูปแบบของหน่วยสืบราชการลับรวมของมดจะกลายเป็นเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพที่มีประโยชน์ที่พบการใช้งานในเครื่องคอมพิวเตอร์
เครือข่าย ในบทความนี้เรานำเสนอการดำเนินงานของปัญญาประดิษฐ์ในเครือข่ายการสื่อสารใด ๆ และเปรียบเทียบผลจึง
ผลิตด้วยขั้นตอนวิธีแบบดั้งเดิมเช่นการกำหนดเส้นทางที่สั้นที่สุดโหนดแรก ปัญหาของการกำหนดเส้นทางและความแออัดมีความกังวลสูงสุดสำหรับ
การออกแบบและการดำเนินงานของเครือข่ายการสื่อสารใด ๆ ที่นี่ในบทความนี้เราจะนำเสนอแนวทางในการดำเนินการกำหนดเส้นทางอัตโนมัติ
ควบคุมความแออัดและการกำจัดวงโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์ เพื่อวัตถุประสงค์ในการแสดงให้เห็นถึงผลของการค้นพบของเราที่เราได้รับการออกแบบ
จำลองของเครือข่ายการสื่อสาร นอกจากนี้เรายังดำเนินการเพิ่มประสิทธิภาพการค้นหาพื้นที่เพื่อหาที่เหมาะสมที่สุด
ขั้นตอนวิธีการที่จะดำเนินการ การเปรียบเทียบและวิเคราะห์ AI และโหมดไม่ AI จะดำเนินการและเป็นที่ปรากฏในแง่ของกราฟที่แตกต่างกัน.
การดำเนินการเสนอเทคนิค AI ในการกำหนดเส้นทางและการควบคุมความแออัดให้แก้ปัญหาที่ดีกว่าที่มีอยู่แบบดั้งเดิม
วิธีการ อัลกอริทึมที่ใช้ในการกำหนดเส้นทางแบบไดนามิกเป็น ACO (Ant Colony Optimization) ซึ่งเป็นขั้นตอนวิธีอัลกอริทึมที่อยู่ในประเภท metaheuristic
ชั้นเรียนของ Swarm ข่าวกรองอัลกอริทึม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แม้ว่ามดเป็นสิ่งมีชีวิตขนาดเล็กและง่าย แต่คอลเลกชันของมดหรืออาณานิคมของมดดําเนินงานที่เป็นประโยชน์ เช่น การหาเส้นทางที่สั้นที่สุดเพื่อ
แหล่งอาหารและการแบ่งปันข้อมูลนี้กับมดอื่น ๆฝาก ฟีโรโมน ในด้านการเพิ่มประสิทธิภาพของอาณานิคมมด
( ACO )รูปแบบของปัญญารวมของมดจะกลายเป็นประโยชน์ เทคนิคที่เหมาะสมที่พบการใช้งานในระบบเครือข่ายคอมพิวเตอร์

ในกระดาษนี้เราเสนอการใช้ระบบปัญญาประดิษฐ์ในเครือข่ายการสื่อสารและเปรียบเทียบผลลัพธ์จึง
ผลิต ด้วยขั้นตอนวิธีการกำหนดเส้นทางแบบดั้งเดิมเช่นโหนดที่สั้นที่สุดก่อนปัญหาการจัดเส้นทางและความแออัดของกังวลสูงสุดสำหรับ
การออกแบบและใช้งานของการสื่อสารเครือข่าย ที่นี่ในบทความนี้เราจะแสดงวิธีการควบคุมความแออัดของการแสดงเส้นทางอัตโนมัติ
และเอาห่วงที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ เพื่อแสดงให้เห็นถึงผลของการค้นพบของเราเราได้ออกแบบ
การจำลองเครือข่ายการสื่อสารนอกจากนี้เรายังดำเนินการค้นหาการเพิ่มประสิทธิภาพของกระบวนการในพื้นที่ เพื่อหาวิธีที่เหมาะสมที่สุดที่จะใช้
. การเปรียบเทียบและการวิเคราะห์ของ AI AI โหมดและไม่แสดง และแสดงในรูปของกราฟที่แตกต่างกัน การใช้ AI
เสนอเทคนิคในการจัดเส้นทางและการควบคุมความแออัดให้โซลูชั่นที่ดีกว่าวิธีการดั้งเดิมของ

ขั้นตอนวิธีที่ใช้เส้นทางแบบไดนามิกเป็น aco ( อาณานิคมมด ) ซึ่งเป็นขั้นตอนวิธีขั้นตอนวิธีเมต้า วริสติคเป็นของ
คลาสของขั้นตอนวิธีความฉลาดแบบกลุ่ม .