This paper focuses on three very si

This paper focuses on three very similar evolutionary algorithms: genetic algorithm (GA), particle swarm optimization
(PSO), and differential evolution (DE). While GA is more suitable for discrete optimization, PSO and DE are more
natural for continuous optimization. The paper first gives a brief introduction to the three EA techniques to highlight
the common computational procedures. The general observations on the similarities and differences among the three
algorithms based on computational steps are discussed, contrasting the basic performances of algorithms. Summary of
relevant literatures is given on job shop, flexible job shop, vehicle routing, location-allocation, and multimode resource
constrained project scheduling problems.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

กระดาษนี้เน้นกระบวนวิวัฒนาการคล้ายสาม: อัลกอริธึมพันธุกรรม (GA), เพิ่มประสิทธิภาพฝูงอนุภาค(PSO), และวิวัฒนาการที่แตกต่าง (DE) ในขณะที่ GA เหมาะสำหรับเพิ่มประสิทธิภาพเดี่ยว ๆ PSO และเดอเป็นธรรมชาติสำหรับเพิ่มประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง กระดาษแรกให้แนะนำสั้น ๆ กับเทคนิคเอสามเน้นขั้นตอนคำนวณทั่วไป ข้อสังเกตทั่วไปเกี่ยวกับความเหมือนและความแตกต่างระหว่างทั้งสามอัลกอริทึมตามขั้นตอนคำนวณมีกล่าวถึง ห้องแสดงพื้นฐานของอัลกอริทึมการ สรุปของเกี่ยวข้อง literatures ได้งานร้าน ร้านงานยืดหยุ่น รถสาย การปัน ส่วนที่ตั้ง และทรัพยากร multimodeโครงการมีข้อจำกัดปัญหาวางแผน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทความนี้มุ่งเน้นไปที่สามขั้นตอนวิธีวิวัฒนาการที่คล้ายกันมาก: ขั้นตอนวิธีพันธุกรรม (GA) การเพิ่มประสิทธิภาพจับกลุ่มอนุภาค
(PSO) และวิวัฒนาการที่แตกต่างกัน (DE) ในขณะที่ GA จะเหมาะสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพโดยสิ้นเชิง PSO
และมีธรรมชาติสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง กระดาษแรกให้แนะนำสั้น ๆ
กับสามเทคนิคอีเอที่จะเน้นวิธีการคำนวณที่พบบ่อย
สังเกตทั่วไปเกี่ยวกับความเหมือนและความแตกต่างระหว่างทั้งสามขั้นตอนวิธีการขึ้นอยู่กับขั้นตอนการคำนวณที่จะกล่าวถึงตัดการแสดงขั้นพื้นฐานของอัลกอริทึม สรุปสาระสำคัญของวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องจะได้รับในร้านงานร้านงานมีความยืดหยุ่นเส้นทางรถ, สถานที่การจัดสรรทรัพยากรและมัลติ จำกัด ปัญหาการตั้งเวลาโครงการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

กระดาษนี้จะเน้นสามขั้นตอนวิธีวิวัฒนาการคล้ายกันมาก : Genetic Algorithm ( GA ) อนุภาค Swarm Optimization
( PSO ) และวิวัฒนาการดิฟ ( de ) ในขณะที่ GA เหมาะสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพและไม่ต่อเนื่อง ระบบ เดอ มากขึ้น
ธรรมชาติสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง กระดาษแผ่นแรกให้สั้นเบื้องต้นเพื่อสามเอเทคนิคเน้น
ทั่วไปคอมพิวเตอร์ขั้นตอนที่กระดาษนี้จะเน้นสามขั้นตอนวิธีวิวัฒนาการคล้ายกันมาก : Genetic Algorithm ( GA ) อนุภาค Swarm Optimization
( PSO ) และวิวัฒนาการดิฟ ( de ) ในขณะที่ GA เหมาะสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพและไม่ต่อเนื่อง ระบบ เดอ มากขึ้น
ธรรมชาติสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง กระดาษแผ่นแรกให้สั้นเบื้องต้นเพื่อสามเอเทคนิคเน้น
ทั่วไปคอมพิวเตอร์ขั้นตอนที่