classical method was used. Classica

classical method was used. Classical technique is a trial and error
method and inefficient. Later on researchers used population based
algorithms or optimization techniques in order to obtain the suitable
values of the controller gains. The population based algorithms
evolves in different stages through generations to find the
fittest best solution. However particular optimization technique
may perform better in solving a specific problem where as other
algorithm may not. Different optimization techniques such as
Genetic Algorithm (GA) [15], Particle Swarm Optimization (PSO)
[16], hybrid Particle Swarm Optimization and Pattern Search
(hybrid PSO and PS) [11], Differential Evolution (DE) [9], Artificial
Bee Colony (ABC) [17], Bacterial Foraging Optimization (BFO)
[18], Gravitational Search Algorithm (GSA) [7], Fire fly algorithm
(FA) [13], hybrid firefly algorithm and pattern search (hybrid FA
and PS) [19], Cuckoo Search (CS) [20], and Bat Algorithm (BA)

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ใช้วิธีคลาสสิค เทคนิคแบบคลาสสิกเป็นการทดลองและข้อผิดพลาดวิธีการ และไม่ ในภายหลังที่นักวิจัยใช้ประชากรจากขั้นตอนวิธีการหรือเทคนิคที่เพิ่มประสิทธิภาพที่เหมาะสมเพื่อค่าของตัวควบคุมกำไร อัลกอริทึมประชากรจากวิวัฒนาการในระยะต่าง ๆ มาหาfittest ดี เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพอย่างไรก็ตามเฉพาะอาจทำได้ดีในการแก้ปัญหาระบุเป็นอื่นอัลกอริทึมอาจไม่ เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพที่แตกต่างกันเช่นอัลกอริทึมทางพันธุกรรม (GA) [15] อนุภาครุมเพิ่มประสิทธิภาพ (ของฉัน)[16], ผสมอนุภาครุมเพิ่มประสิทธิภาพและค้นหารูปแบบ(ไฮบริของฉันและ PS) [11], ประดิษฐ์ต่างวิวัฒนาการ (DE) [9],การเพิ่มประสิทธิภาพการจับเหยื่อแบคทีเรีย (BFO) อาณานิคมผึ้ง (ABC) [17][18], อัลกอริทึมค้นหาแรงโน้มถ่วง (ตกลง) [7] ไฟบินอัลกอริทึม(FA) [13], ไฮบริหิ่งห้อยค้นหาอัลกอริทึมและรูปแบบ (ไฮบริ FAและ PS) [19], Cuckoo ค้นหา (CS) [20], และค้างคาวอัลกอริทึม (BA)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิธีคลาสสิกที่ถูกนำมาใช้ เทคนิคคลาสสิกคือการทดลองและความผิดพลาด
และวิธีการที่ไม่มีประสิทธิภาพ ต่อมาเมื่อนักวิจัยใช้ตามประชากร
ขั้นตอนวิธีการหรือเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพในการสั่งซื้อเพื่อให้ได้เหมาะสมกับ
ค่าของกำไรควบคุม อัลกอริทึมของประชากรตาม
วิวัฒนาการในขั้นตอนต่างๆผ่านรุ่นที่จะหา
ทางออกที่ดีที่สุด fittest อย่างไรก็ตามเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพโดยเฉพาะอย่างยิ่ง
อาจทำงานได้ดีขึ้นในการแก้ปัญหาเฉพาะที่อื่น ๆ
ขั้นตอนวิธีการอาจจะไม่ เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพแตกต่างกันเช่น
ขั้นตอนวิธีพันธุกรรม (GA) [15], จับกลุ่มอนุภาค Optimization (PSO)
[16], ไฮบริดของอนุภาคการเพิ่มประสิทธิภาพ Swarm และรูปแบบการค้นหา
(PSO ไฮบริดและ PS) [11], Differential วิวัฒนาการ (DE) [9] ประดิษฐ์
ฝูงผึ้ง (ABC) [17], แบคทีเรียจับเหยื่อ Optimization (BFO)
[18], แรงโน้มถ่วงค้นหาอัลกอริทึม (GSA) [7], Fire fly อัลกอริทึม
(เอฟเอ) [13] อัลกอริทึมหิ่งห้อยไฮบริดและการค้นหารูปแบบ (ไฮบริดเอฟเอ
และ PS) [19], นกกาเหว่าค้นหา (CS) [20] และค้างคาวอัลกอริทึม (BA)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วิธีคลาสสิกที่ใช้ เทคนิคคลาสสิกเป็นการทดลองและข้อผิดพลาดวิธีการและผล ต่อมานักวิจัยใช้ประชากรตามขั้นตอนวิธี หรือเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อที่จะได้รับที่เหมาะสมค่าควบคุมกำไร ประชากรตามขั้นตอนวิธีวิวัฒนาการในขั้นตอนที่แตกต่างกันผ่านรุ่น หาเหมาะสมที่สุดวิธีที่ดีที่สุด โดยเฉพาะการเพิ่มประสิทธิภาพเทคนิคอาจแสดงขึ้นในการแก้ปัญหาที่เฉพาะเจาะจงอื่น ๆที่เป็นขั้นตอนวิธีอาจไม่ เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพที่แตกต่างกัน เช่นขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรม ( GA ) [ 15 ] เพิ่มประสิทธิภาพฝูงอนุภาค ( PSO )[ 16 ] แบบฝูงอนุภาคที่เหมาะสมและรูปแบบการค้นหา( ระบบไฮบริดและ PS ) [ 11 ] วิวัฒนาการดิฟ ( de ) [ 9 ] , เทียมฝูงผึ้ง ( ABC ) [ 17 ] , แบคทีเรีย ( เช่นการเพิ่มประสิทธิภาพ bfo )[ 18 ] , ขั้นตอนวิธีการค้นหาความโน้มถ่วง ( GSA ) [ 7 ] , ขั้นตอนวิธีไฟบิน( เอฟเอ ) [ 13 ] , อัลกอริทึมหิ่งห้อยไฮบริดและรูปแบบการค้นหา ( ลูกผสมฟาและ PS ) [ 19 ] ค้นหานกกาเหว่า ( CS ) [ 20 ] และขั้นตอนวิธี ( BA ) ค้างคาว