Sahoo et al. [44] discuss how to di

Sahoo et al. [44] discuss how to divide the area from which
waste is to be collected into districts in order to subdivide the
problem and make it more manageable. In particular, they propose
a mathematical model, as well as a two phase insertion algorithm,
in which a feasible solution is first generated, and then improved.
The first phase of the solution approach utilizes a k-meansvariant-
balanced-clustering algorithm [45], that randomly selects
initial centroids, and then clusters the stops according to the
distances between the stops and the centroids. The second phase
makes use of an extended version of the insertion algorithm by
Solomon [46], and a simulated-annealing metaheuristic combined
with the CROSS exchange local-search method of Taillard et al. [47]
for further improvements.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิธีการแบ่งพื้นที่ระหว่างที่พูดคุย Sahoo et al. [44]เสียจะถูกรวบรวมเป็นเขตการแบ่งย่อยปัญหา และทำได้ง่ายขึ้น โดยเฉพาะ การนำเสนอแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ ตลอดจนขั้นตอนวิธีแทรกระยะ 2ซึ่งการแก้ปัญหาที่เป็นไปได้ก่อน สร้าง และปรับปรุงแล้วขั้นตอนแรกของวิธีการแก้ปัญหาใช้ k-meansvariant -สมดุลคลัสเตอร์อัลกอริทึม [45], ที่สุ่มเลือกเริ่มต้น centroids และคลัสเตอร์แล้ว หยุดตามระยะทางระหว่างหยุดและ centroids ระยะที่สองทำให้ใช้รุ่นเพิ่มเติมของอัลกอริทึมการแทรกโดย[46] ซาโลมอน และการจำลองการอบเหนียว metaheuristicด้วยวิธีการค้นหาท้องถิ่นแลกเปลี่ยนระหว่างของ Taillard et al. [47]สำหรับการเพิ่มเติมปรับปรุง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

Sahoo et al, [44] หารือถึงวิธีการที่จะแบ่งพื้นที่จากการที่ขยะที่จะเก็บเป็นเขตเพื่อที่จะแบ่งปัญหาและทำให้มันจัดการได้มากขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งที่พวกเขานำเสนอแบบจำลองทางคณิตศาสตร์เช่นเดียวกับสองขั้นตอนขั้นตอนวิธีการแทรกซึ่งในการแก้ปัญหาที่เป็นไปได้จะถูกสร้างขึ้นครั้งแรกและปรับตัวดีขึ้นแล้ว. ในช่วงแรกของการแก้ปัญหาวิธีการใช้ k-meansvariant- ขั้นตอนวิธีการจัดกลุ่ม-สมดุล [45 ] ที่สุ่มเลือกcentroids เริ่มต้นและจากนั้นกลุ่มที่หยุดตามระยะทางระหว่างหยุดและcentroids ขั้นที่สองทำให้การใช้งานของรุ่นที่ขยายจากขั้นตอนวิธีการแทรกโดยโซโลมอน[46] และ metaheuristic จำลอง-หลอมรวมกันด้วยวิธีการแลกเปลี่ยนCROSS ค้นหาท้องถิ่น Taillard et al, [47] สำหรับการปรับปรุงต่อไป

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

sahoo et al . [ 44 ] ปรึกษาวิธีการแบ่งพื้นที่ซึ่ง
เสียคือ จะรวบรวมเป็นเขตในการแบ่ง
ปัญหาและทำให้มันง่าย โดยเฉพาะอย่างยิ่งที่พวกเขาเสนอ
แบบจำลองทางคณิตศาสตร์รวมทั้งสองขั้นตอนการแทรกขั้นตอนวิธี
ซึ่งคำตอบที่เป็นไปได้เป็นครั้งแรกที่สร้างขึ้นและจากนั้นปรับปรุง
เฟสแรกของโซลูชั่นการใช้ k-meansvariant -
สมดุล clustering algorithm [ 45 ] ที่สุ่มเลือก
จุดเซนทรอยด์เริ่มต้นและจากนั้นกลุ่มหยุดตาม
ระยะทางระหว่างสถานีและจุดเซนทรอยด์
ระยะที่สองให้ใช้รุ่นขยายของการแทรกขั้นตอนวิธีโดย
โซโลมอน [ 46 ] และการดำรงอยู่เมตาฮิวริ ิกรวม
ข้ามกับชุมสายท้องถิ่นค้นหาวิธีการ taillard et al . [ 47 ]
สำหรับการปรับปรุงเพิ่มเติม