Huang et al. (2011) comprise foreca

Huang et al. (2011) comprise forecasting decisions, propose a
decision model based on an optimization model and an improved
depth-first search method. Chen and Miller-Hooks (2012) design
a framework employing Benders’ decomposition, column generation,
and Monte Carlo simulation, and Miller-Hooks et al. (2012)
present an integer L-shaped method and Monte Carlo simulation
to solve this problem. Although all these three groups test their
models on small instances, they provide interesting results. For instance,
both Chen and Miller-Hooks (2012) and Miller-Hooks et al.
(2012) indicate that competing measures such as reliability and
flexibility that do not consider recovery actions may underestimate
the network’s ability to cope with unexpected events.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

huang ตอัล (2011) ประกอบด้วยการตัดสินใจการพยากรณ์เสนอ
รูปแบบการตัดสินใจขึ้นอยู่กับรูปแบบการเพิ่มประสิทธิภาพและปรับปรุง
วิธีการค้นหาความลึกแรก chen และมิลเลอร์-ตะขอ (2012) การออกแบบ
กรอบการสลายตัว benders 'รุ่นคอลัมน์
และ Monte Carlo จำลองและมิลเลอร์-ตะขอและอัล (2012)
นำเสนอวิธีลิตรรูปจำนวนเต็มและ Monte Carlo
จำลองการแก้ปัญหานี้ถึงแม้ว่าเหล่านี้ทั้งหมดสามกลุ่มทดสอบของพวกเขา
รุ่นต่างๆในกรณีที่มีขนาดเล็กจะให้ผลลัพธ์ที่น่าสนใจ ตัวอย่างเช่น
ทั้ง chen และมิลเลอร์-ตะขอ (2012) และมิลเลอร์-ตะขอและอัล.
(2012) แสดงให้เห็นว่ามาตรการการแข่งขันเช่นความน่าเชื่อถือและ
ความยืดหยุ่นที่จะไม่พิจารณาการดำเนินการกู้คืนอาจประมาท
ความสามารถของเครือข่ายเพื่อรับมือกับการที่ไม่คาดคิด เหตุการณ์ที่เกิดขึ้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

หวง et al. (2011) มีการคาดการณ์การตัดสินใจ เสนอแบบ
ตัดสินใจแบบจำลองตามแบบจำลองเพิ่มประสิทธิภาพและการปรับปรุง
ลึกการค้นหาวิธีการ เฉินและมิลเลอร์ตะขอออก (2012)
แยกส่วนประกอบเป็นกรอบ employing Benders ของ การสร้างคอลัมน์,
และจำลองมงต์การ์โล และมิลเลอร์ตะขอ et al. (2012)
นำเสนอเต็มรูป L วิธีการและการจำลองมงต์การ์โล
เพื่อแก้ปัญหานี้ แม้ว่ากลุ่มเหล่านี้สามทดสอบของ
รุ่นบนอินสแตนซ์เล็ก จะให้ผลลัพธ์ที่น่าสนใจ ตัวอย่าง,
เฉิน และมิลเลอร์ตะขอ (2012) และมิลเลอร์ตะขอ et al.
(2012) บ่งชี้ว่า การแข่งขันมาตรการเช่นความน่าเชื่อถือ และ
ความยืดหยุ่นที่ไม่พิจารณาการดำเนินการกู้คืนอาจดูถูกดูแคลน
ของเครือข่ายความสามารถในการรับมือกับเหตุการณ์ไม่คาดคิดได้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

Huang et al . ( 2011 )ประกอบด้วย,การประมาณการ,การตัดสินใจเสนอรุ่น
ซึ่งจะช่วยการตัดสินใจที่ใช้ในการปรับแต่งรูปแบบและวิธีการค้นหา
ลึก - เป็นครั้งแรกที่ได้รับการปรับปรุง ฝีมือแต่ Chen และ miller-hooks ( 2012 )การออกแบบ
กรอบที่ใช้โครงข่ายของข้อมูล' benders รุ่นคอลัมน์
และ Monte Carlo miller-hooks และการจำลอง et al . ( 2012 )
ปัจจุบันจำนวนเต็มรูปทรงตัวแอลและวิธีการการจำลอง Monte Carlo
ซึ่งจะช่วยในการแก้ไขปัญหานี้ได้แม้ว่าทั้งสามกลุ่มเหล่านี้ทั้งหมดการทดสอบ
รุ่นของพวกเขาในบางกรณีขนาดเล็กที่ให้ผลลัพธ์ที่น่าสนใจอย่างมาก ตัวอย่างเช่น
ทั้งฝีมือแต่ Chen และ miller-hooks ( 2012 )และ miller-hooks et al .
( 2012 )ระบุว่ามาตรการดังกล่าวเป็นความน่าเชื่อถือเข้าร่วมแข่งขันและ
ซึ่งจะช่วยเพิ่มความคล่องตัวที่ไม่ได้พิจารณาถึงข้อใดข้อหนึ่งการกู้คืนข้อมูลอาจจะประเมินของเครือข่าย
ซึ่งจะช่วยให้ความสามารถในการรับมือกับเหตุการณ์ที่ไม่คาดคิด