algorithm keeps running the SQP pro

algorithm keeps running the SQP program to find a better solution or terminates when no further
improvements are found.
Third, Mansoornejad’s approach has another problem of switch timing from SQP to GA. If the SQP
step size is too small, the algorithm shifts to the GA. This switching strategy may raise two additional
problems: (1) How should we determine the “large enough” step size for proceeding in SQP; and (2) The
intermediate termination of SQP may not generate a useful base for the following GA. To solve these two
problems, we switch to GA only if we reach a local optimun in SQP.
In order to exploit the major advantages of both GA and SQP and improve the defects of the
algorithms, a hybrid GA – SQP method is developed and applied in case studies. In general, the proposed
hybrid approach first implements global search with GA and then runs SQP to reach the final solutions.
Through this algorithm, the GA can converge very quickly at beginning and provide a good initial
solution for SQP, which then searches until no further improvements are found.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

อัลกอริทึมช่วยให้รันโปรแกรม SQP หาอ่าน หรือสิ้นสุดลงเมื่อไม่มีเพิ่มเติม พบการปรับปรุง ที่สาม วิธีการของ Mansoornejad มีปัญหาเวลาสลับจาก SQP GA. อื่น ถ้า SQP ขั้นตอนขนาดเล็กเกินไป อัลกอริทึมเลื่อนไป GA. กลยุทธ์นี้สลับอาจยกสองเพิ่มเติม ปัญหา: (1) วิธีควรเรากำหนดขนาด "พอเพียง" ขั้นตอนการดำเนินการใน SQP และ (2) การ สิ้นสุดที่ระดับกลางของ SQP อาจสร้างฐานประโยชน์สำหรับ GA. ดังต่อไปนี้ การแก้ปัญหาเหล่านี้สอง ปัญหา เราไป GA เมื่อเราถึง optimun ภายใน SQP การใช้ข้อได้เปรียบสำคัญของ GA และ SQP และปรับปรุงข้อบกพร่องของการ อัลกอริทึม พันทาง GA – SQP วิธีพัฒนา และใช้ในกรณีศึกษา ในทั่วไป การนำเสนอ วิธีผสมก่อน ใช้การค้นหากับ GA และรัน SQP ถึงโซลูชั่นสุดท้ายแล้ว โดยใช้อัลกอริทึมนี้ GA สามารถมาบรรจบกันที่จุดเริ่มต้นได้อย่างรวดเร็ว และให้เริ่มต้นที่ดี โซลูชั่นสำหรับ SQP ที่ค้นแล้ว จนพบไม่ปรับปรุงเพิ่มเติม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

อัลกอริทึมช่วยให้การเรียกใช้โปรแกรม SQP ที่จะหาทางออกที่ดีกว่าหรือสิ้นสุดลงเมื่อไม่เพิ่มเติม
การปรับปรุงจะพบ
สามวิธี Mansoornejad มีปัญหาอีกอย่างหนึ่งของระยะเวลาที่เปลี่ยนจาก SQP การ GA ถ้า SQP
ขนาดขั้นตอนที่มีขนาดเล็กเกินไปอัลกอริทึมกะ GA กลยุทธ์การเปลี่ยนนี้อาจเพิ่มอีกสอง
ปัญหา: (1) วิธีที่เราควรกำหนด "ขนาดใหญ่พอ" ขนาดขั้นตอนในการดำเนินการใน SQP; และ (2)
การเลิกจ้างกลาง SQP อาจไม่สร้างฐานมีประโยชน์สำหรับ GA ดังต่อไปนี้ ที่จะแก้ปัญหาทั้งสอง
ปัญหาเราเปลี่ยนไป GA เฉพาะในกรณีที่เราไปถึง Optimun ท้องถิ่นใน SQP
เพื่อที่จะใช้ประโยชน์จากข้อได้เปรียบที่สำคัญของทั้งสอง GA และ SQP และปรับปรุงข้อบกพร่องของ
ขั้นตอนวิธีการ GA ไฮบริด - วิธี SQP ได้รับการพัฒนาและนำไปใช้ ในกรณีศึกษา โดยทั่วไปที่นำเสนอ
วิธีการไฮบริดครั้งแรกที่ดำเนินการค้นหาทั่วโลกที่มี GA และจากนั้นก็วิ่ง SQP ไปถึงการแก้ปัญหาขั้นสุดท้าย
ผ่านขั้นตอนนี้ GA สามารถมาบรรจบกันได้อย่างรวดเร็วที่จุดเริ่มต้นและให้เริ่มต้นที่ดีใน
การแก้ปัญหาสำหรับ SQP ซึ่งจะค้นหาจนกว่าจะไม่เพิ่มเติม การปรับปรุงที่พบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วิธีทำให้ใช้ sqp โปรแกรมจะพบทางออกที่ดี หรือสิ้นสุดลงเมื่อไม่มีการปรับปรุงเพิ่มเติม
จะพบ
3 mansoornejad เป็นวิธีมีปัญหาเวลาเปลี่ยนจาก sqp เพื่อกา ถ้า sqp
ขั้นตอนขนาดเล็กเกินไป ขั้นตอนวิธีการ กะไปเปลี่ยนกลยุทธ์กา นี้อาจเพิ่มเพิ่มเติม
สองปัญหา :( 1 ) วิธีที่เราควรจะตรวจสอบ " ขนาดใหญ่ขนาดขั้นตอนที่เพียงพอสำหรับการ sqp และ ( 2 ) การ sqp
กลางอาจจะไม่สร้างฐานเพื่อประโยชน์ต่อโรงงาน เพื่อแก้ปัญหาเหล่านี้สอง
ปัญหา เราสลับกับกายเท่านั้น หากเราเข้าถึงที่เหมาะสมในท้องถิ่นใน sqp .
เพื่อที่จะใช้ประโยชน์จากข้อได้เปรียบหลักของกา sqp และปรับปรุงข้อบกพร่องของ
ขั้นตอนวิธีลูกผสมกา– sqp วิธีการพัฒนาและประยุกต์ในการศึกษา โดยทั่วไป วิธีการแรกใช้ไฮบริดเสนอ
ทั่วโลกค้นหา GA แล้ววิ่ง sqp เข้าถึงโซลูชั่นสุดท้าย
ผ่านขั้นตอนนี้เกมสามารถมาบรรจบกันได้อย่างรวดเร็วมากที่เริ่มต้นและให้สารละลายเริ่มต้น
ดี sqp ซึ่งหาจนไม่มีการปรับปรุงเพิ่มเติม พบว่า