สามารถแก้ปัญหาได้มากกว่า DE ทำงานกั

สามารถแก้ปัญหาได้มากกว่า DE ทำงานกับปัญหา benchmark functions ที่ดีกว่าขั้นตอนวิธี DE
แต่เมื่อนำ K-means Clustering algorithm มาผสมกับทั้งสองขั้นตอนวิธี
เพื่อนำไปประยุกต์ใช้ในการหาค่า K ที่เหมาะสมของขั้นตอนวิธีทั้งสอง
ดูจากกราฟผลการทดลองจะเห็นว่าการลู่เข้าสู่คำตอบของขั้นตอนวิธี DE-KM จะลู่เข้าสู่คำตอบได้ดีกว่า GWO-KM
และตารางแสดงค่าเปรียบเทียบระหว่างขั้นตอนวิธี GWO-KM กับขั้นตอนวิธี DE-KM (ตารางในการทดลองที่ 3)
อธิบายได้ว่าค่าเฉลี่ยของ DE-KM สามารถแก้ปัญหาได้มากกว่า GWO-KM
ดังนั้นขั้นตอนวิธี DE-KM จึงมีประสิทธิภาพการทำงานกับปัญหา K-means Clustering algorithm ได้ดีกว่าขั้นตอนวิธี GWO-KM

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 1:

Resolves the problem rather than working with benchmark issues DE functions better than algorithm DE. But when the K-means algorithm Clustering comes with two steps method. To apply a to an appropriate value of K step two. See the results of experiments to see whether the convergence to the answer of the DE-KM algorithm will fade into the answers better than GWO-KM. And the table shows a comparison between the GWO-KM algorithm DE-KM algorithm (table 3 in the trial.) Explain how the average of DE-KM resolved GWO-KM more Therefore, DE-KM algorithm, so there is a problem with the performance K-means Clustering algorithm GWO-KM algorithm better.

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 2:

Can solve the problem, rather than DE work with benchmark functions better algorithm DE
However, the K-means Clustering algorithm to mix the two algorithms
to be applied to determine the K of appropriate algorithms. both
see from the graph, the results can be seen that the convergence of the algorithm to answer DE-KM will enter answer better. GWO-KM
and the table shows the comparison between algorithms GWO-KM algorithm with DE-KM (square in experiments. 3)
explain that the average DE-KM can be solved over. GWO-KM
so DE-KM algorithm has performance problems with K-means Clustering algorithm has a better algorithm GWO-KM.

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 3:

Can solve more problems DE worked with benchmark functions better algorithms DE
but when the K-means Clustering algorithm. Mixed with both algorithms.
to applied for determination of reasonable K algorithm both
.From the graph, the result will look that the convergence to the answer of the algorithm will converge to the DE-KM answers than GWO-KM
and tables show the comparison between the algorithms. GWO-KM with DE-KM algorithm (table in the experiment 3)
.Explain that the average DE-KM can solve more than GWO-KM
so DE-KM algorithm, thus effectively working with the problem. K-means Clustering algorithm better than GWO-KM algorithm.