Afterwards, Wang et al. [27] propos

Afterwards, Wang et al. [27] proposed a novel probability binary
particle swarm optimization (PBPSO) algorithm to solve knapsack
problems. Lee et al. [28] proposed a modified version of BPSO using
the concepts of the genotype–phenotype and the mutation of genetic
algorithm. Simulation results demonstrated that it has a high
possibility of providing an excellent performance for binary space
problems.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ภายหลัง วัง al. ร้อยเอ็ด [27] เสนอความนวนิยายไบนารีอนุภาคฝูงเพิ่มประสิทธิภาพ (PBPSO) อัลกอริทึมเพื่อแก้ knapsackปัญหา ปรับเปลี่ยนการใช้ BPSO นำเสนอ al. et ลี [28]แนวคิดของการกลายพันธุ์ของพันธุกรรมและลักษณะทางพันธุกรรม – phenotypeอัลกอริทึมการ ผลการทดลองแสดงว่า มันมีมากความเป็นไปได้ให้เป็นสภาพพื้นที่แบบไบนารีปัญหา

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

หลังจากนั้นวังและคณะ [27] เสนอน่าจะเป็นนวนิยายไบนารี
การเพิ่มประสิทธิภาพของอนุภาคจับกลุ่ม (PBPSO) ขั้นตอนวิธีการแก้เป้
ปัญหา ลีและคณะ [28] เสนอแก้ไขฉบับ BPSO โดยใช้
แนวคิดของการจีโนไทป์-ฟีโนไทป์และการกลายพันธุ์ทางพันธุกรรมของ
อัลกอริทึม ผลการจำลองแสดงให้เห็นว่ามันมีความสูง
เป็นไปได้ของการให้ประสิทธิภาพที่ดีเยี่ยมสำหรับพื้นที่ไบนารี
ปัญหา

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

หลังจากนั้น , Wang et al . [ 27 ] เสนอนวนิยายความน่าจะเป็นไบนารี
ฝูงอนุภาค Optimization ( pbpso ) วิธีแก้ปัญหาเป้

ลี et al . [ 28 ] เสนอแก้ไขเวอร์ชันของ bpso ใช้
แนวคิดของทางพันธุกรรมการกลายพันธุ์ทางพันธุกรรมและการ
ขั้นตอนวิธี ผลการจำลองระบบแสดงให้เห็นว่ามีความเป็นไปได้สูงที่ให้ประสิทธิภาพที่ดีเยี่ยมสำหรับ

พื้นที่ไบนารีปัญหา