ภูมิภาค Then we find the distance o

ภูมิภาค Then we find the distance of all ONUs with the users. According to minimum distance from the user, we identify the primary ONU of all the users. After identifying the primary ONUs, we try to minimize the average distance between the ONU and the user. The Greedy Algorithm is a heuristic, which performs local optimization of an individual ONU after the identification of premium users for that ONU, but this solution is not globally optimal.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ภูมิภาค แล้วเราหาระยะทางของทั้งหมดภาระกับผู้ใช้ ระยะต่ำสุดจากผู้ใช้ เราระบุ ONU หลักของผู้ใช้ทั้งหมด หลังจากระบุภาระหลัก เราพยายามที่จะลดระยะห่างเฉลี่ยระหว่าง ONU ของผู้ใช้ อัลกอริทึมโลภเป็นวริ ที่ทำการท้องถิ่นเพิ่มประสิทธิภาพของการแต่ละ ONU หลังจากรหัสของผู้ใช้พรีเมี่ยมสำหรับ ONU นั้น แต่วิธีนี้ไม่เหมาะสมที่สุดทั่วโลก

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ภูมิภาคแล้วเราจะพบว่าระยะทางของความรับผิดชอบทั้งหมดที่มีผู้ใช้ ตามระยะทางขั้นต่ำจากผู้ใช้ที่เราระบุ ONU หลักของผู้ใช้ทั้งหมด หลังจากระบุความรับผิดชอบหลักของเราพยายามที่จะลดระยะทางเฉลี่ยระหว่าง ONU และผู้ใช้ โลภขั้นตอนวิธีการแก้ปัญหาคือการที่จะดำเนินการเพิ่มประสิทธิภาพท้องถิ่นของแต่ละ ONU หลังจากที่บัตรประจำตัวของผู้ใช้พรีเมี่ยมสำหรับ ONU นั้น แต่วิธีนี้ไม่ดีที่สุดทั่วโลก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ภูมิภาคแล้วเราหาระยะทางของความรับผิดชอบกับผู้ใช้ ตามระยะทางขั้นต่ำจากผู้ใช้ เราระบุหน้าที่หลักของผู้ใช้ทั้งหมด หลังจากที่การระบุความรับผิดชอบหลัก เราพยายามลดระยะทางเฉลี่ยระหว่างหน้าที่ และผู้ใช้ ขั้นตอนวิธีแบบละโมบคือที่มีการเพิ่มประสิทธิภาพท้องถิ่นของแต่ละรางวัลหลังจากการระบุผู้ใช้พรีเมี่ยม สำหรับรางวัลนี้ แต่วิธีนี้ไม่ทั่วโลกที่ดีที่สุด