We presented an efficient Genetic A

We presented an efficient Genetic Algorithm program for
solving the Travelling Salesman Problem. The program
produced good results for various problem sizes but run time
increases with increasing number of cities. We found that the
population should be tuned to match the problem size (not
arithmetically). To get very good solutions a tradeoff must be
made between runtime and the solution quality.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เรานำเสนอโปรแกรมอัลกอริธึมพันธุกรรมที่มีประสิทธิภาพสำหรับการแก้ปัญหาพนักงานขายเดินทาง โปรแกรมผลลัพธ์ที่ดีสำหรับขนาดของปัญหาต่าง ๆ แต่เวลาที่ใช้ในการผลิตเพิ่มขึ้น ด้วยการเพิ่มจำนวนของเมือง เราพบว่าการประชากรควรปรับแต่งให้ตรงกับขนาดของปัญหา (ไม่arithmetically) เมื่อได้รับโซลูชั่นที่ดีข้อดีข้อเสียต้องทำขึ้นระหว่าง runtime และแก้ปัญหาคุณภาพ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เรานำเสนอโปรแกรมที่มีประสิทธิภาพขั้นตอนวิธีพันธุกรรมสำหรับ
การแก้ปัญหาการท่องเที่ยวพนักงานขาย โปรแกรม
ผลิตผลลัพธ์ที่ดีสำหรับขนาดปัญหาต่าง ๆ แต่เวลาทำงาน
เพิ่มขึ้นกับจำนวนที่เพิ่มขึ้นของเมือง เราพบว่า
ประชากรที่ควรได้รับการปรับให้ตรงกับขนาดปัญหา (ไม่
arithmetically) ที่จะได้รับการแก้ปัญหาที่ดีมากถ่วงดุลอำนาจจะต้อง
ทำระหว่างรันไทม์และคุณภาพของการแก้ปัญหา

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เรานำเสนอโปรแกรมขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมที่มีประสิทธิภาพสำหรับการแก้ไขปัญหาการเดินทางของพนักงานขาย โปรแกรมผลงานดีขนาดปัญหาต่างๆแต่วิ่งเวลาเพิ่มด้วยการเพิ่มจำนวนของเมือง เราพบว่าประชากรควรจะปรับให้ตรงกับขนาดของปัญหา ( ไม่ใช่arithmetically ) รับแก้ปัญหาที่ดีมากเป็นการแลกเปลี่ยนที่ต้องระหว่างรันไทม์และคุณภาพโซลูชั่น