To improve the quality of the solut

To improve the quality of the solution, this paper introduces a Hybrid Particle Swarm algorithm with artificial Immune Learning (HPSIL) for solving the FCTPs and studies the effect of various factors on the performance thereof. In addition, the results of experimentally comparing its performance with that of the genetic algorithms proposed in (Hajiaghaei et al., 2010 and Othman et al., 2011) as well as the solution found by LINGO are presented.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การปรับปรุงคุณภาพของการแก้ปัญหา กระดาษนี้แนะนำการผสมอนุภาคฝูงอัลกอริทึมกับประดิษฐ์ภูมิคุ้มกันเรียนรู้ (HPSIL) สำหรับการแก้ FCTPs การ และศึกษาผลของปัจจัยต่าง ๆ ประสิทธิภาพดังกล่าว เสนอผลลัพธ์ของการเปรียบเทียบผลการดำเนินงานกับค่าของอัลกอริทึมพันธุกรรม experimentally ใน (Hajiaghaei et al., 2010 และอุษมาน et al., 2011) และพบ โดย LINGO จะแสดง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เพื่อปรับปรุงคุณภาพของการแก้ปัญหาบทความนี้อธิบายขั้นตอนวิธีการ Swarm ไฮบริดที่มีอนุภาคเทียมภูมิคุ้มกันการเรียนรู้ (HPSIL) สำหรับการแก้ FCTPs และการศึกษาผลกระทบของปัจจัยต่างๆต่อประสิทธิภาพการทำงานของมัน นอกจากนี้ผลของการทดลองเปรียบเทียบประสิทธิภาพการทำงานกับที่ของขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมที่นำเสนอใน (Hajiaghaei และคณะ. 2010 และทมัน et al,., 2011) เช่นเดียวกับการแก้ปัญหาที่พบโดย LINGO จะนำเสนอ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เพื่อปรับปรุงคุณภาพของโซลูชั่น กระดาษนี้ได้เสนอขั้นตอนวิธีการเรียนรู้แบบฝูงอนุภาคที่มีภูมิคุ้มกันเทียม ( hpsil ) เพื่อแก้ไข fctps และศึกษาผลกระทบของปัจจัยต่าง ๆ ในการปฏิบัตินั้น นอกจากนี้ ผลการทดลองเปรียบเทียบประสิทธิภาพกับของขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรม ( เสนอใน hajiaghaei et al . , 2010 และ Othman et al . ,2011 ) เป็นโซลูชั่นที่พบโดยภาษาได้แก่