Echenagucia et al. [24] proposed an

Echenagucia et al. [24] proposed an integrative approach for the
early stages of building design by means of genetic algorithm, with
Nomenclature
COP coefficient of performance
C1 cognitive learning factor
C2 social learning factor
CMI current motion influence
Fð~xÞ objective function vector
Fws composite function
f iðxÞmin minimum value of the ith objective function
f iðxÞmax maximum value of the ith objective function
Gbest global best position
~gð~xÞ inequality constraints vector
~h
ð~xÞ equality constraints vector
k number of objective functions
ki weighting coefficient
m number of inequality constraints
n number of decision variables
Pbest personal best position
PMI particle memory influence
q number of equality constraints
r random element
S feasible criterion space
SI swarm influence
t time
viðtÞ velocity of ith particle
w weighted inertia
xiðtÞ position of ith particle
~x decision variables vector
X feasible decision space

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

Echenagucia et al. [24] เสนอแนวทางแบบบูรณาการสำหรับการขั้นตอนแรกของการออกแบบอาคารโดยใช้อัลกอริธึมพันธุ ด้วยระบบการตั้งชื่อCOP สัมประสิทธิ์ประสิทธิภาพปัจจัยความรู้เรียน C1ปัจจัยการเรียนรู้สังคม C2อิทธิพลต่อการเคลื่อนไหวปัจจุบันของพรบ.Fð ~ xÞ เวกเตอร์ฟังก์ชันวัตถุประสงค์ฟังก์ชันคอมโพสิต Fwsf iðxÞmin ค่าต่ำสุดของฟังก์ชันวัตถุประสงค์ระยะf iðxÞmax ค่าสูงสุดของฟังก์ชันวัตถุประสงค์ระยะGbest สากลตำแหน่งดีที่สุด~ gð ~ xÞ อสมการข้อจำกัดของเวกเตอร์~ hð ~ เวกเตอร์ข้อจำกัดเสมอภาค xÞฟังก์ชันวัตถุประสงค์จำนวน kค่าสัมประสิทธิ์น้ำหนักของ kiอสมการข้อจำกัดจำนวนมn จำนวนตัวแปรตัดสินใจPbest ส่วนตำแหน่งที่ดีที่สุดอิทธิพล PMI อนุภาคหน่วยความจำq จำนวนข้อจำกัดเสมอภาคองค์ประกอบแบบสุ่ม rS เป็นไปเกณฑ์พื้นที่อิทธิพลศรีฝูงเวลา tviðtÞ ความเร็วของอนุภาคระยะความเฉื่อยถ่วงน้ำหนัก wxiðtÞ ตำแหน่งของอนุภาคระยะ~ x เวกเตอร์ของตัวแปรตัดสินใจX พื้นที่ตัดสินใจกระทำ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

Echenagucia et al, [24] เสนอวิธีการแบบบูรณาการสำหรับ
ขั้นตอนแรกของการออกแบบอาคารโดยใช้วิธีการขั้นตอนวิธีพันธุกรรมกับ
ศัพท์
ค่าสัมประสิทธิ์ COP ของประสิทธิภาพการทำงาน
C1 ความรู้ความเข้าใจปัจจัยการเรียนรู้
C2 ปัจจัยเรียนรู้ทางสังคม
CMI ปัจจุบันเคลื่อนไหวอิทธิพล
FD ~ XTH ฟังก์ชันวัตถุประสงค์เวกเตอร์
ฟังก์ชั่นคอมโพสิต FWS
F ต่ำสุดiðxÞmin ค่าของฟังก์ชันวัตถุประสงค์ ith
F มูลค่าสูงสุดiðxÞmaxของฟังก์ชันวัตถุประสงค์ ith
Gbest ที่ดีที่สุดตำแหน่งทั่วโลก
~ GD ~ XTH จำกัด ความไม่เท่าเทียมกันเวกเตอร์
~ H
Ð ~ XTH ความเสมอภาค จำกัด เวกเตอร์
k จำนวนของฟังก์ชั่นวัตถุประสงค์
Ki น้ำหนักค่าสัมประสิทธิ์
จำนวน M ของข้อ จำกัด ความไม่เท่าเทียมกัน
n จำนวน ตัวแปรตัดสินใจ
Pbest บุคคลที่ดีที่สุดในตำแหน่ง
ที่มีอิทธิพลต่อหน่วยความจำอนุภาค PMI
จำนวน Q จำกัด ของความเสมอภาค
r องค์ประกอบสุ่ม
S เป็นไปได้พื้นที่เกณฑ์
SI ฝูงอิทธิพล
เวลา t
ความเร็วviðtÞของ ith อนุภาค
W ความเฉื่อยถ่วงน้ำหนัก
ตำแหน่งxiðtÞของอนุภาคที่ i
~ ตัวแปร x ตัดสินใจเวกเตอร์
x พื้นที่การตัดสินใจที่เป็นไปได้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

echenagucia et al . [ 24 ] เสนอการบูรณาการสำหรับขั้นตอนแรกของการออกแบบอาคาร โดยขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรม , กับระบบการตั้งชื่อค่าสัมประสิทธิ์ของการทำงานตำรวจส่วนปัจจัยการการเรียนรู้ปัจจัย C2 การเรียนรู้ทางสังคมอิทธิพลเคลื่อนไหวระดับปัจจุบันF ð ~ x Þวัตถุประสงค์ฟังก์ชันเวกเตอร์ฟังก์ชันแบบคอมโพสิตF ฉันð x Þมินน้อยค่าของฟังก์ชันวัตถุประสงค์ จ.F ฉันð x Þแมกซ์ มูลค่าสูงสุดของ ith มีฟังก์ชันgbest ตำแหน่งที่ดีที่สุดของโลก~ G ð ~ x Þอสมการข้อจำกัดเวกเตอร์~ Hð ~ x Þความเสมอภาคด้านเวกเตอร์K หมายเลขของฟังก์ชันวัตถุประสงค์กิ ( สัมประสิทธิ์มเบอร์จำกัดความไม่เสมอภาคจำนวนตัวแปรของการตัดสินใจpbest ส่วนตัวตำแหน่งอิทธิพลหน่วยความจำ PMI อนุภาคQ จำนวนปัญหาความเสมอภาคR องค์ประกอบสุ่มมีพื้นที่ของเกณฑ์จับกลุ่มอิทธิพลศรีทีเวลา6 ð T Þความเร็วอนุภาคของอ.W มวลความเฉื่อยซีð T Þตำแหน่งของอนุภาคที่จ.ตัวแปรตัดสินใจ x ~ เวกเตอร์x พื้นที่การตัดสินใจเป็นไปได้