In this paper we propose new mutati

In this paper we propose new mutation and replacement operators
that enable MuGA to optimize deceptive functions. In subsequent
sections we review MuGA, deceptive functions, new multiset
operators to tackle deceptive problems and the results of the
computational experiments to test the efficiency of these
operators. We conclude with the identification of the strengths and
weaknesses of this new approach and suggest solutions to increase
the success of this algorithm.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในบทความนี้เรานำเสนอการกลายพันธุ์ใหม่และผู้ประกอบการแทน
ที่ช่วยให้ Muga เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานที่ไม่น่าไว้วางใจ ในส่วนต่อมาเรา
คิดเห็น Muga ฟังก์ชั่นหลอกลวงผู้ประกอบการใหม่ MultiSet
ที่จะแก้ไขปัญหาปัญหาการหลอกลวงและผลการทดลองการคำนวณ
เพื่อทดสอบประสิทธิภาพของผู้ประกอบการเหล่านี้
เราสรุปกับบัตรประจำตัวของจุดแข็งและ
จุดอ่อนของวิธีการใหม่นี้และเสนอแนะแนวทางแก้ไขเพื่อเพิ่ม
ความสำเร็จของขั้นตอนวิธีนี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในเอกสารนี้ เราเสนอตัวดำเนินการกลายพันธุ์และเปลี่ยนใหม่
ที่ทำ MuGA ปรับฟังก์ชั่นหลอกลวง ในเวลาต่อมา
ส่วนเราทบทวน MuGA ฟังก์ชันหลอกลวง ชุดหลายชุดใหม่
ตัวเล่นงานปัญหาการหลอกลวงและผล
ทดลองคำนวณเพื่อทดสอบประสิทธิภาพของ
ตัวดำเนินการ เราสรุป ด้วยการระบุจุดแข็ง และ
อ่อนของใหม่วิธี และแนะนำโซลูชั่นเพื่อเพิ่ม
ความสำเร็จของอัลกอริทึมนี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในเอกสารนี้เราจะเสนอให้ผู้ประกอบธุรกิจและการเปลี่ยนใหม่คือมัน
ที่เปิดใช้งาน muga ลวงเพื่อเพิ่ม ประสิทธิภาพ การทำงาน ในครั้งต่อๆไปส่วน
ซึ่งจะช่วยเราจะตรวจสอบ muga ฟังก์ชันลวงใหม่ multiset
ซึ่งจะช่วยให้ผู้ประกอบธุรกิจในการรับมือกับปัญหาหลอกลวงและผลที่ได้จากการทดลอง
นวัตกรรมที่จะทดสอบ ประสิทธิภาพ ของ
ซึ่งจะช่วยให้ผู้ประกอบการเหล่านี้ เราจะสิ้นสุดลงด้วยการระบุตัวตนของจุดแข็งและที่
ตามมาตรฐานจุดอ่อนของใหม่นี้และขอแนะนำให้โซลูชันการเพิ่มขึ้นของความสำเร็จ
ซึ่งจะช่วยให้อัลกอริธึมนี้