The proposed approach is generic: T

The proposed approach is generic: Though the scope of this paper
is restricted to portfolio of EAs, it is a general framework and
good non-EA (e.g. Efficient Global Optimization algorithm
(EGO) [18]) is also welcome. Experiments have been conducted
on continuous optimization problems in this paper, but there is no
reason why it cannot be applied to discrete optimization problem.
The proposed MultiEA may also be considered as a hyperheuristic
[19].

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิธีการที่นำเสนอคือทั่วไป: แม้ว่าขอบเขตของ
กระดาษนี้ถูก จำกัด ให้ผลงานของ EAS มันเป็นกรอบทั่วไปและไม่ดี
-EA (เช่นอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพการเพิ่มประสิทธิภาพระดับโลก
(อัตตา) [18]) จะยังยินดีต้อนรับ การทดลองได้รับการดำเนิน
ปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่องในกระดาษนี้ แต่มีเหตุผล
ไม่ออกว่าทำไมมันไม่สามารถนำไปใช้กับปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพโดยสิ้นเชิง.
multiea ที่นำเสนออาจจะถือว่าเป็น hyperheuristic
[19]

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิธีการนำเสนอคือทั่วไป: แม้ว่าขอบเขตของเอกสารนี้
จำกัดผลงานของ EAs มันเป็นกรอบการทำงานทั่วไป และ
ดีไม่-EA (เช่นปรับค่าส่วนกลางมีประสิทธิภาพ algorithm
(EGO) [18]) ก็ยินดีต้อนรับ ได้ดำเนินการทดลอง
ในการเพิ่มประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่องปัญหาในเอกสารนี้ มีไม่
เหตุผลทำไมไม่ใช้ปัญหาเพิ่มประสิทธิภาพเดี่ยว ๆ
MultiEA เสนออาจยังถือว่าเป็นการ hyperheuristic
[19]

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วิธีการที่เสนอที่มีทั่วไปแม้ว่าขอบเขตของเอกสารฉบับนี้
ซึ่งจะช่วยเป็นการจำกัดการใช้งานของกลุ่มของ, EAS เป็นกรอบทั่วไปและ
ที่ดีไม่ใช่ - EA (เช่น การปรับแต่งอย่างมี ประสิทธิภาพ ระดับโลกอัลกอริธึม
(อีโก้)[ 18 ])มียังยินดีต้อนรับสู่ การทดลองได้รับการจัดให้บริการ
เกี่ยวกับปัญหาในการปรับแต่งอย่างต่อเนื่องในเอกสารนี้แต่มีเหตุผลไม่มี
ทำไมจึงไม่สามารถนำไปใช้กับปัญหาการปรับแต่งแบบแยกต่างหาก.
multiea ที่เสนออาจจะได้รับการพิจารณาให้เป็น hyperheuristic
[ 19 ]ยัง