Branch-and-Cut algorithmsprovide a

Branch-and-Cut algorithms
provide a flexible platform to include many properties of
network design problems, and with smart exploitation of the problem
structure, finding stronger bounds and cuts, it is possible to
push the size limits and solve more realistic problems. Among
the metaheuristic algorithms, the family of Tabu search heuristics
was used most. This fact leaves a great opportunity to study other
families of metaheuristic algorithms, especially population-based
algorithms, and compare their performance. In addition, parallel
computing offers a capability to handle time and memory consuming
solution algorithms especially for large and decentralized planning
problems

Results (Thai) 1:

สาขาและขั้นตอนวิธีการตัด
ให้เป็นแพลตฟอร์มที่มีความยืดหยุ่นที่จะรวมคุณสมบัติหลายอย่างของเครือข่าย
ปัญหาการออกแบบและมีการใช้ประโยชน์สมาร์ทของปัญหา
โครงสร้างการหาขอบเขตมากขึ้นและลดความเป็นไปได้ที่จะผลักดันข้อ จำกัด
ขนาดและแก้ปัญหาจริงมากขึ้น ปัญหา หมู่
ขั้นตอนวิธีการ metaheuristic ครอบครัวห้ามวิเคราะห์พฤติกรรมการค้นหา
ถูกนำมาใช้มากที่สุดความเป็นจริงใบนี้เป็นโอกาสที่ดีในการศึกษาอื่น ๆ
ครอบครัวของขั้นตอนวิธี metaheuristic โดยเฉพาะอย่างยิ่งประชากรที่ใช้
ขั้นตอนวิธีการและเปรียบเทียบผลการดำเนินงานของพวกเขา นอกจากนี้ขนาน
คอมพิวเตอร์มีความสามารถที่จะจัดการกับขั้นตอนวิธีการเวลาและหน่วยความจำบริโภค
เฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการแก้ปัญหาขนาดใหญ่และกระจายอำนาจการวางแผน
ปัญหา

Results (Thai) 2:

อัลกอริทึมสาขา และตัด
ให้แพลตฟอร์มที่ยืดหยุ่นรวมคุณสมบัติมากมายของ
ออกปัญหา เครือข่าย และแสวงหาประโยชน์จากปัญหาสมาร์ท
โครงสร้าง ค้นหาขอบเขตที่แข็งแกร่ง และตัด เป็นไป
ขีดจำกัดขนาด และแก้ปัญหายิ่ง ระหว่าง
อัลกอริทึม metaheuristic ครอบครัวของลองผิดลองถูกค้นหาทาบู
ถูกใช้มากที่สุด ข้อเท็จจริงนี้ทำเพื่อศึกษาอื่น ๆ
ครอบครัวของกระบวน metaheuristic โดยเฉพาะอย่างยิ่งประชากรตาม
อัลกอริทึม และเปรียบเทียบประสิทธิภาพของพวกเขา แบบขนาน
คอมพิวเตอร์มีความสามารถในการจัดการเวลาและหน่วยความจำใช้
อัลกอริทึมโซลูชั่นโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการวางแผนใหญ่ และแบบกระจายศูนย์
ปัญหา

Results (Thai) 3:

สำนักงานสาขาและ - ตัดอัลกอริธึม
ซึ่งจะช่วยให้แพลตฟอร์มที่ยืดหยุ่นเพื่อรวมถึงคุณสมบัติ( Properties )จำนวนมากของปัญหา
ซึ่งจะช่วยการออกแบบเครือข่ายและพร้อมด้วยการตักตวงประโยชน์อย่างชาญฉลาด
ซึ่งจะช่วยแก้ไขปัญหาโครงสร้างการค้นหาและการตัดลดนอกสนามมากขึ้นเป็นไปได้ที่จะ
ซึ่งจะช่วยผลักดันขีดจำกัดขนาดและแก้ไขปัญหาความสมจริงมากขึ้น ในอัลกอริธึม metaheuristic
ซึ่งจะช่วยให้ครอบครัวของห้ามการค้นหา Heuristics
ก็ถูกใช้งานมากที่สุดความจริงนี้ทำให้โอกาสที่ดีเยี่ยมเพื่อการศึกษาครอบครัวอื่นๆ
ในอัลกอริธึม metaheuristic โดยเฉพาะประชาชนที่ใช้อัลกอริธึม
และเปรียบเทียบ ประสิทธิภาพ ของพวกเขา
ซึ่งจะช่วยในการใช้งานคอมพิวเตอร์แบบคู่ขนานนอกจากนี้ยังจัดให้บริการความสามารถในการจัดการปัญหาอัลกอริธึมโดยเฉพาะในการวางแผนการทำงานขนาดใหญ่และระบบกระจายจากศูนย์กลาง

บริโภค หน่วยความจำและโซลูชันเวลา