Azərbaycanca
Беларускі
Dansk
Deutsch
Española
Français
Indonesia
Italiana
日本語
Қазақ
Lietuvos
Nederlands
Português
Русский
සිංහල
แบบไทย
Türkçe
Українська
中國人
United State
Afrikaans
ความฉลาดแบบกลุ่ม (อังกฤษ: swarm intelligence) คือกลุ่มพฤติกรรมของระบบแบบกระจายศูนย์ซึ่งถูกนำมาประยุกต์ใช้ในด้านปัญญาประดิษฐ์ ระบบความฉลาดแบบกลุ่มโดยปกติแล้วจะประกอบขึ้นมาด้วย ซึ่งสามารถมีปฏิสัมพันธ์กับเอเจนต์ตัวอื่นหรือสภาวะแวดล้อมได้ เอเจนต์ในระบบทุกตัวจะปฏิบัติตัวตามกฎชุดหนึ่ง แม้ว่าจะไม่มีศูนย์สั่งการที่ควบคุมว่าเอเจนต์แต่ละตัวต้องปฏิบัติอย่างไร แต่การที่เอเจนต์แต่ละตัวมีปฏิสัมพันธ์กันก็ก่อให้เกิดรูปแบบความฉลาดในภาพรวมขึ้นมาซึ่งเอเจนต์แต่ละตัวไม่รู้ แรงบันดาลใจที่ช่วยผลักดันความฉลาดแบบกลุ่มนั้นมักจะมาจากธรรมชาติ โดยเฉพาะจากระบบนิเวศวิทยา ตัวอย่างของความฉลาดแบบกลุ่มที่มาจากธรรมชาติได้แก่ (), (), ()
ตัวอย่างความฉลาดแบบกลุ่ม
ขั้นตอนวิธีระบบที่มีการเสียสละ
นักวิจัยจากประเทศสวิตเซอร์แลนด์ได้พัฒนาขั้นตอนวิธีขึ้นมาบนพื้นฐานของว่าด้วยการเลือกเพื่อดำรงเผ่าพันธุ์ () ขั้นตอนวิธีนี้ได้แสดงให้เห็นว่าการเสียสละในกลุ่มนั้นจะช่วยให้กลุ่มเจริญเติบโตและมีประสิทธิภาพสูงขึ้นในภาพรวม
ขั้นตอนวิธีหาค่าเหมาะสมที่สุดด้วยระบบอาณาจักรมด
() นั้นเป็นขั้นตอนวิธีสำหรับหาค่าเหมาะสมที่สุด () ที่มีพื้นฐานมาจาก ขั้นตอนวิธีนี้เหมาะที่จะนำไปใช้แก้ปัญหาในการหาเส้นทางไปยังจุดหมายที่ต้องการ มดจำลอง (เทียบได้กับ) จะหาเส้นทางโดยการเคลื่อนที่ผ่านปริภูมิพารามิเตอร์ () ซึ่งเป็นเซตที่เก็บวิธีการทุกแบบที่เป็นไปได้ไว้ นอกจากการเคลื่อนที่ปกติแล้ว มดจำลองจะบันทึกเส้นทางที่ตัวเองเดินผ่านเอาไว้เหมือนมดในธรรมชาติที่จะปล่อยฟีโรโมนออกมาในระหว่างเดินทางเพื่อนำทางมดตัวอื่นด้วย การบันทึกเส้นทางนี้ช่วยให้มดจำลองสามารถหาคำตอบที่ดีกว่าเดิมได้เมื่อเวลาผ่านไป
ระบบภูมิต้านทานประดิษฐ์
() ศึกษาเกี่ยวกับการนำโครงสร้างและหน้าที่ของระบบภูมิคุ้มกันมาปรับใช้ในด้านคอมพิวเตอร์เพื่อแก้ปัญหาคณิตศาสตร์ วิศวกรรม และเทคโนโลยีสารสนเทศ
ขั้นตอนวิธีหาค่าเหมาะสมที่สุดด้วยระบบที่มีประจุ
() คือขั้นตอนวิธีหาค่าเหมาะสมที่สุดที่สร้างขึ้นมาจากการนำกฎพื้นฐานของฟิสิกส์และกลศาสตร์บางข้อมาปรับใช้งาน ระบบนี้จะจำลองสภาพแวดล้อมที่เอเจนต์เป็นอนุภาคที่มีประจุ ซึ่งจะมีปฏิสัมพันธ์กันในรูปของการดูดและการผลัก ขั้นตอนวิธีหาค่าเหมาะสมที่สุดด้วยระบบที่มีประจุนี้เหมาะกับการนำไปใช้ในการหาค่าเหมาะสมที่สุด โดยเฉพาะเมื่อข้อมูลนำเข้าไม่ลู่ออก
ขั้นตอนวิธีหาค่าเหมาะสมที่สุดแบบนกดุเหว่า
() เลียนแบบพฤติกรรมการฝากลูกให้คนอื่นเลี้ยงของนกดุเหว่าในแต่ละรุ่น มาปรับใช้ในการค้นหาคำตอบที่ต้องการ การศึกษาเร็ว ๆ นี้พบว่า CS ทำงานได้เร็วกว่าขั้นตอนวิธีอื่นอย่างเช่น PSO
ขั้นตอนวิธีหาค่าเหมาะสมที่สุดแบบหิ่งห้อย
() เป็นอีกหนึ่งขั้นตอนวิธีความฉลาดแบบกลุ่มที่ได้แรงบันดาลใจมาจากพฤติกรรมการเปล่งแสงของหิ่งห้อย ความเข้มของแสงจะผูกกับความน่าดึงดูดของตัวหิ่งห้อย ซึ่งทำให้หิ่งห้อยตัวรอบ ๆ บินเข้าไปหา ก่อเกิดเป็นกลุ่มย่อย ๆ ดังนั้นขั้นตอนวิธีหาค่าเหมาะสมที่สุดแบบหิ่งห้อยนี้จึงค่อนข้างเหมาะกับโจทย์ปัญหาหาค่าเหมาะสมที่สุดที่มีผลเฉลยหลายแบบ แต่ก็สามารถนำไปประยุกต์กับปัญหาหาค่าเหมาะสมที่สุดที่ข้อมูลนำเข้าเป็นค่าต่อเนื่องเช่น ()
ขั้นตอนวิธีหาค่าเหมาะสมที่สุดแบบโน้มถ่วง
() นั้นมีลักษณะคล้าย ๆ กับขั้นตอนวิธีหาค่าเหมาะสมที่สุดด้วยระบบที่มีประจุ โดยแตกต่างกันที่ขั้นตอนวิธีหาค่าเหมาะสมที่สุดด้วยระบบที่มีประจุจะใช้กฎด้านไฟฟ้า ส่วนขั้นตอนวิธีหาค่าเหมาะสมที่สุดแบบโน้มถ่วงจะใช้กฎด้านแรงโน้มถ่วง เอเจนต์แต่ละตัวจะมีมวลต่างกัน ซึ่งเมื่อเสี้ยวเวลาผ่านไป เอเจนต์แต่ละตัวก็จะดึงดูดซึ่งกันและกัน ทำให้ระบบเคลื่อนที่ไป
ขั้นตอนวิธีหาเส้นทางน้ำไหลที่เหมาะสม
() คือขั้นตอนวิธีหาค่าเหมาะสมที่สุดโดยใช้ความฉลาดแบบกลุ่มซึ่งได้รับแรงบันดาลใจมาจากการไหลของน้ำในแม่น้ำที่จะเลือกเส้นทางการไหลที่ดีที่สุดเสมอ เอเจนต์แต่ละตัวจะมีปฏิสัมพันธ์กันเหมือนหยดน้ำในแม่น้ำ ซึ่งจะทำให้ได้ผลเฉลยที่ดีขึ้นเรื่อย ๆ เมื่อเวลาผ่านไป ขั้นตอนวิธีหาเส้นทางน้ำไหลที่เหมาะสมนี้เป็นขั้นตอนวิธีหาค่าเหมาะสมที่สุดแบบเพิ่มพูนและอิงประชากร
พลศาสตร์การก่อตัวของลำน้ำ
() คือวิธีการแบบฮิวริสติกที่คล้ายคลึงกับขั้นตอนวิธีหาค่าเหมาะสมที่สุดด้วยระบบอาณาจักรมด หรืออาจกล่าวได้ว่าพลศาสตร์การก่อตัวของลำน้ำคือขั้นตอนวิธีหาค่าเหมาะสมที่สุดด้วยระบบอาณาจักรมดที่ค่าต่าง ๆ ไล่ระดับได้ แนวคิดของวิธีการนี้ได้มาจากการกัดเซาะผืนดินของแม่น้ำในระหว่างการก่อตัว วิธีการนี้ยังได้ถูกนำไปใช้ในการแก้ปัญหาเอ็นพีบริบูรณ์หลาย ๆ อย่าง เช่น ปัญหาการค้นหาต้นไม้แผ่กว้างน้อยที่สุดบนกราฟที่มีน้ำหนักแปรผันได้
ขั้นตอนวิธีหาค่าเหมาะสมที่สุดแบบกลุ่มอนุภาค
() เป็นขั้นตอนวิธีหาค่าเหมาะสมที่สุดที่ใช้ได้กับทุกปัญหาที่ผลเฉลยสามารถแทนด้วยจุดหรือระนาบบนปริภูมิขนาด n มิติ เอเจนต์จะถูกวางไว้ในปริภูมิพร้อมกับความเร็วต้นค่าหนึ่งและช่องทางในการติดต่อกับเอเจนต์อื่น เอเจนต์จะเคลื่อนที่ไปเรื่อย ๆ บนปริภูมิผลเฉลย โดยถ้าเอเจนต์ตัวใดเข้าใกล้ผลเฉลยก็จะยิ่งมีความสำคัญมากขึ้น ดึงดูดให้เอเจนต์ตัวอื่น ๆ ค่อย ๆ เบนเส้นทางมาทางเดียวกัน ข้อดีหลักของขั้นตอนวิธีนี้ต่อขั้นตอนวิธีอื่นที่ใช้ได้กับทุกปัญหาคือขั้นตอนวิธีนี้สามารถหลีกเลี่ยงปัญหา () ได้จากการที่สามารถมีจำนวนเอเจนต์มาก
ขั้นตอนวิธีหาค่าเหมาะสมที่สุดด้วยการแพร่เชิงสุ่ม
() คือขั้นตอนวิธีหาค่าเหมาะสมที่สุดที่อาศัยความน่าจะเป็นในการแก้โจทย์ปัญหาประเภทที่ฟังก์ชันค่านำเข้าสามารถแยกย่อยเป็นฟังก์ชันย่อย ๆ ได้ เอเจนต์แต่ละตัวจะมีสมมติฐานของตัวเองว่าผลลัพธ์ใดถูกต้อง ซึ่งสมมติฐานนี้จะถูกทดสอบเรื่อย ๆ โดยนำเป้าหมายย่อยมาพิจารณา ในขั้นตอนวิธีแบบมาตรฐาน ฟังก์ชันย่อยแต่ละตัวสามารถให้ผลการทดสอบที่เป็นจริงหรือเท็จเท่านั้น ทำให้เอเจนต์แต่ละตัวมี 2 สถานะคือสถานะทำงานและสถานะไม่ทำงาน ข้อมูลของสมมติฐานจะถูกส่งผ่านไปยังเอเจนต์ตัวอื่นในแบบเดียวกับการแพร่ ขั้นตอนวิธีหาค่าเหมาะสมที่สุดด้วยการแพร่เชิงสุ่มถือเป็นขั้นตอนวิธีที่มีประสิทธิภาพสูงในด้านการหาค่าเหมาะสมที่สุดตัวหนึ่ง
การประยุกต์ใช้
ขั้นตอนวิธีความฉลาดแบบกลุ่มต่าง ๆ นั้นสามารถนำมาประยุกต์ได้หลากหลาย เช่นการจำลองกลุ่มคนในภาพยนตร์ หรือการค้นหาเส้นทางในระบบสื่อสารโดยใช้การเคลื่อนที่แบบมด (อังกฤษ: Ant-based routing) เป็นต้น
การจำลองกลุ่มคน
() คือหนึ่งในวิธีที่ผู้ผลิตภาพยนตร์นิยมใช้ในการสร้างฉากที่มีฝูงชนจำนวนมาก หนึ่งในตัวอย่างที่เด่นชัดคือฉากสงครามในภาพยนตร์ไตรภาคเดอะลอร์ดออฟเดอะริงส์ ที่ใช้เทคโนโลยีการจำลองเข้าช่วยในการสร้างฉากที่ดูสมจริง ความฉลาดแบบกลุ่มมักถูกเลือกไปใช้กับงานประเภทนี้เพราะสามารถทำได้ง่าย
การค้นหาเส้นทางในระบบสื่อสารโดยใช้การเคลื่อนที่แบบมด
นอกเหนือจากการนำความฉลาดแบบกลุ่มไปใช้ในการแก้ปัญหาหาค่าเหมาะสมที่สุดแล้ว ความฉลาดแบบกลุ่มยังได้ถูกนำมาใช้กับระบบสื่อสารโทรคมนาคมอีกด้วย โดยนำระบบการค้นหาเส้นทางโดยใช้การเคลื่อนที่แบบมด (อังกฤษ: Ant-based routing) ไปใช้ในการหาเส้นทางที่ดีที่สุดในระบบจริงที่ไม่รู้ค่านำเข้า (Input) โดยระบบจะปล่อยเอเจนต์รูปแบบมดให้ท่องไปในระบบเน็ตเวิร์ค
อ้างอิง
- Altruism helps swarming robots fly better 2012-09-15 ที่ เวย์แบ็กแมชชีน genevalunch.com, 4 May 2011.
- Waibel M, Floreano1 D and Keller L (2011). "A quantitative test of Hamilton's rule for the evolution of altruism"[]PLoS Biology, 9 (5) : e1000615. doi:10.1371/journal.pbio.1000615.
- Ant Colony Optimization by Marco Dorigo and Thomas Stützle, MIT Press, 2004. ISBN .
- Kaveh, A.; Talatahari, S. (2010). "A Novel Heuristic Optimization Method: Charged System Search". Acta Mechanica. 213 (3–4): 267–289. doi:10.1007/s00707-009-0270-4.
- P. Civicioglu and E. Besdok (6 July 2011). A conception comparison of the cuckoo search, particle swarm optimization, differential evolution and artificial bee colony algorithms. Artificial Intelligence Review. doi:10.1007/s10462-011-92760.
- Yang X. S., (2008). Nature-Inspired Metaheuristic Algorithms. Frome: Luniver Press. ISBN .
- Shah-Hosseini, Hamed (2009). "The intelligent water drops algorithm: a nature-inspired swarm-based optimization algorithm". International Journal of Bio-Inspired Computation. 1 (1/2): 71–79.
- Pablo Rabanal; Ismael Rodríguez; Fernando Rubio (13–17 สิงหาคม 2007). . Unconventional Computation 6th International Conference, UC 2007. Kingston, Canada: Springer. pp. 163–177. doi:10.1007/978-3-540-73554-0_16. ISBN . คลังข้อมูลเก่าเก็บจากแหล่งเดิมเมื่อ 18 กุมภาพันธ์ 2019.
- Parsopoulos, K. E.; Vrahatis, M. N. (2002). "Recent Approaches to Global Optimization Problems Through Particle Swarm Optimization". Natural Computing. 1 (2–3): 235–306. doi:10.1023/A:1016568309421.
- Particle Swarm Optimization by Maurice Clerc, ISTE. 2006. ISBN .
แหล่งข้อมูลอื่น
- วิวัฒนาการของหุ่นยนต์ช่วยไขปริศนาพฤติกรรมการเสียสละ 2011-09-03 ที่ เวย์แบ็กแมชชีน จาก Jusci
- ความฉลาดแบบกลุ่ม วิธีการจำลองและสร้างขึ้น 2006-09-13 ที่ เวย์แบ็กแมชชีน สไลด์จาก Case Western Reserve University (อังกฤษ)
 | บทความคอมพิวเตอร์ อุปกรณ์ต่าง ๆ หรือเครือข่ายนี้ยังเป็น คุณสามารถช่วยวิกิพีเดียได้โดยการเพิ่มเติมข้อมูล |
wikipedia, แบบไทย, วิกิพีเดีย, วิกิ หนังสือ, หนังสือ, ห้องสมุด, บทความ, อ่าน, ดาวน์โหลด, ฟรี, ดาวน์โหลดฟรี, mp3, วิดีโอ, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, รูปภาพ, เพลง, เพลง, หนัง, หนังสือ, เกม, เกม, มือถือ, โทรศัพท์, Android, iOS, Apple, โทรศัพท์โมบิล, Samsung, iPhone, Xiomi, Xiaomi, Redmi, Honor, Oppo, Nokia, Sonya, MI, PC, พีซี, web, เว็บ, คอมพิวเตอร์
khwamchladaebbklum xngkvs swarm intelligence khuxklumphvtikrrmkhxngrabbaebbkracaysunysungthuknamaprayuktichindanpyyapradisth rabbkhwamchladaebbklumodypktiaelwcaprakxbkhunmadwy sungsamarthmiptismphnthkbexecnttwxunhruxsphawaaewdlxmid execntinrabbthuktwcaptibtitwtamkdchudhnung aemwacaimmisunysngkarthikhwbkhumwaexecntaetlatwtxngptibtixyangir aetkarthiexecntaetlatwmiptismphnthknkkxihekidrupaebbkhwamchladinphaphrwmkhunmasungexecntaetlatwimru aerngbndalicthichwyphlkdnkhwamchladaebbklumnnmkcamacakthrrmchati odyechphaacakrabbniewswithya twxyangkhxngkhwamchladaebbklumthimacakthrrmchatiidaek en en en phaphaesdngrayahangaebbemtrik say ethiybkbrayahangechingladb khwa khxngfungpla placaekidptismphnthaebbihnkhunxyukbrayahanginaebbemtrik aetinechingladb ptismphnthcaekidkhunkbplacanwnhnungrxb odyimsnkhxbekhtrayahangtwxyangkhwamchladaebbklumkhntxnwithirabbthimikaresiysla nkwicycakpraethsswitesxraelndidphthnakhntxnwithikhunmabnphunthankhxngwadwykareluxkephuxdarngephaphnthu en khntxnwithiniidaesdngihehnwakaresiyslainklumnncachwyihklumecriyetibotaelamiprasiththiphaphsungkhuninphaphrwm khntxnwithihakhaehmaasmthisuddwyrabbxanackrmd en nnepnkhntxnwithisahrbhakhaehmaasmthisud en thimiphunthanmacak khntxnwithiniehmaathicanaipichaekpyhainkarhaesnthangipyngcudhmaythitxngkar mdcalxng ethiybidkb cahaesnthangodykarekhluxnthiphanpriphumipharamietxr en sungepnestthiekbwithikarthukaebbthiepnipidiw nxkcakkarekhluxnthipktiaelw mdcalxngcabnthukesnthangthitwexngedinphanexaiwehmuxnmdinthrrmchatithicaplxyfioromnxxkmainrahwangedinthangephuxnathangmdtwxundwy karbnthukesnthangnichwyihmdcalxngsamarthhakhatxbthidikwaedimidemuxewlaphanip rabbphumitanthanpradisth en suksaekiywkbkarnaokhrngsrangaelahnathikhxngrabbphumikhumknmaprbichindankhxmphiwetxrephuxaekpyhakhnitsastr wiswkrrm aelaethkhonolyisarsneths khntxnwithihakhaehmaasmthisuddwyrabbthimipracu en khuxkhntxnwithihakhaehmaasmthisudthisrangkhunmacakkarnakdphunthankhxngfisiksaelaklsastrbangkhxmaprbichngan rabbnicacalxngsphaphaewdlxmthiexecntepnxnuphakhthimipracu sungcamiptismphnthkninrupkhxngkardudaelakarphlk khntxnwithihakhaehmaasmthisuddwyrabbthimipracuniehmaakbkarnaipichinkarhakhaehmaasmthisud odyechphaaemuxkhxmulnaekhaimluxxk khntxnwithihakhaehmaasmthisudaebbnkduehwa en eliynaebbphvtikrrmkarfaklukihkhnxuneliyngkhxngnkduehwainaetlarun maprbichinkarkhnhakhatxbthitxngkar karsuksaerw niphbwa CS thanganiderwkwakhntxnwithixunxyangechn PSO khntxnwithihakhaehmaasmthisudaebbhinghxy en epnxikhnungkhntxnwithikhwamchladaebbklumthiidaerngbndalicmacakphvtikrrmkareplngaesngkhxnghinghxy khwamekhmkhxngaesngcaphukkbkhwamnadungdudkhxngtwhinghxy sungthaihhinghxytwrxb binekhaipha kxekidepnklumyxy dngnnkhntxnwithihakhaehmaasmthisudaebbhinghxynicungkhxnkhangehmaakbocthypyhahakhaehmaasmthisudthimiphlechlyhlayaebb aetksamarthnaipprayuktkbpyhahakhaehmaasmthisudthikhxmulnaekhaepnkhatxenuxngechn en khntxnwithihakhaehmaasmthisudaebbonmthwng en nnmilksnakhlay kbkhntxnwithihakhaehmaasmthisuddwyrabbthimipracu odyaetktangknthikhntxnwithihakhaehmaasmthisuddwyrabbthimipracucaichkddaniffa swnkhntxnwithihakhaehmaasmthisudaebbonmthwngcaichkddanaerngonmthwng execntaetlatwcamimwltangkn sungemuxesiywewlaphanip execntaetlatwkcadungdudsungknaelakn thaihrabbekhluxnthiip khntxnwithihaesnthangnaihlthiehmaasm en khuxkhntxnwithihakhaehmaasmthisudodyichkhwamchladaebbklumsungidrbaerngbndalicmacakkarihlkhxngnainaemnathicaeluxkesnthangkarihlthidithisudesmx execntaetlatwcamiptismphnthknehmuxnhydnainaemna sungcathaihidphlechlythidikhuneruxy emuxewlaphanip khntxnwithihaesnthangnaihlthiehmaasmniepnkhntxnwithihakhaehmaasmthisudaebbephimphunaelaxingprachakr phlsastrkarkxtwkhxnglana en khuxwithikaraebbhiwristikthikhlaykhlungkbkhntxnwithihakhaehmaasmthisuddwyrabbxanackrmd hruxxacklawidwaphlsastrkarkxtwkhxnglanakhuxkhntxnwithihakhaehmaasmthisuddwyrabbxanackrmdthikhatang ilradbid aenwkhidkhxngwithikarniidmacakkarkdesaaphundinkhxngaemnainrahwangkarkxtw withikarniyngidthuknaipichinkaraekpyhaexnphibriburnhlay xyang echn pyhakarkhnhatnimaephkwangnxythisudbnkrafthiminahnkaeprphnid khntxnwithihakhaehmaasmthisudaebbklumxnuphakh en epnkhntxnwithihakhaehmaasmthisudthiichidkbthukpyhathiphlechlysamarthaethndwycudhruxranabbnpriphumikhnad n miti execntcathukwangiwinpriphumiphrxmkbkhwamerwtnkhahnungaelachxngthanginkartidtxkbexecntxun execntcaekhluxnthiiperuxy bnpriphumiphlechly odythaexecnttwidekhaiklphlechlykcayingmikhwamsakhymakkhun dungdudihexecnttwxun khxy ebnesnthangmathangediywkn khxdihlkkhxngkhntxnwithinitxkhntxnwithixunthiichidkbthukpyhakhuxkhntxnwithinisamarthhlikeliyngpyha en idcakkarthisamarthmicanwnexecntmak khntxnwithihakhaehmaasmthisuddwykaraephrechingsum en khuxkhntxnwithihakhaehmaasmthisudthixasykhwamnacaepninkaraekocthypyhapraephththifngkchnkhanaekhasamarthaeykyxyepnfngkchnyxy id execntaetlatwcamismmtithankhxngtwexngwaphllphthidthuktxng sungsmmtithannicathukthdsxberuxy odynaepahmayyxymaphicarna inkhntxnwithiaebbmatrthan fngkchnyxyaetlatwsamarthihphlkarthdsxbthiepncringhruxethcethann thaihexecntaetlatwmi 2 sthanakhuxsthanathanganaelasthanaimthangan khxmulkhxngsmmtithancathuksngphanipyngexecnttwxuninaebbediywkbkaraephr khntxnwithihakhaehmaasmthisuddwykaraephrechingsumthuxepnkhntxnwithithimiprasiththiphaphsungindankarhakhaehmaasmthisudtwhnungkarprayuktichkhntxnwithikhwamchladaebbklumtang nnsamarthnamaprayuktidhlakhlay echnkarcalxngklumkhninphaphyntr hruxkarkhnhaesnthanginrabbsuxsarodyichkarekhluxnthiaebbmd xngkvs Ant based routing epntn karcalxngklumkhn en khuxhnunginwithithiphuphlitphaphyntrniymichinkarsrangchakthimifungchncanwnmak hnungintwxyangthiednchdkhuxchaksngkhraminphaphyntritrphakhedxalxrdxxfedxarings thiichethkhonolyikarcalxngekhachwyinkarsrangchakthidusmcring khwamchladaebbklummkthukeluxkipichkbnganpraephthniephraasamarththaidngay karkhnhaesnthanginrabbsuxsarodyichkarekhluxnthiaebbmd nxkehnuxcakkarnakhwamchladaebbklumipichinkaraekpyhahakhaehmaasmthisudaelw khwamchladaebbklumyngidthuknamaichkbrabbsuxsarothrkhmnakhmxikdwy odynarabbkarkhnhaesnthangodyichkarekhluxnthiaebbmd xngkvs Ant based routing ipichinkarhaesnthangthidithisudinrabbcringthiimrukhanaekha Input odyrabbcaplxyexecntrupaebbmdihthxngipinrabbentewirkhxangxingAltruism helps swarming robots fly better 2012 09 15 thi ewyaebkaemchchin genevalunch com 4 May 2011 Waibel M Floreano1 D and Keller L 2011 A quantitative test of Hamilton s rule for the evolution of altruism lingkesiy PLoS Biology 9 5 e1000615 doi 10 1371 journal pbio 1000615 Ant Colony Optimization by Marco Dorigo and Thomas Stutzle MIT Press 2004 ISBN 0 262 04219 3 Kaveh A Talatahari S 2010 A Novel Heuristic Optimization Method Charged System Search Acta Mechanica 213 3 4 267 289 doi 10 1007 s00707 009 0270 4 P Civicioglu and E Besdok 6 July 2011 A conception comparison of the cuckoo search particle swarm optimization differential evolution and artificial bee colony algorithms Artificial Intelligence Review doi 10 1007 s10462 011 92760 Yang X S 2008 Nature Inspired Metaheuristic Algorithms Frome Luniver Press ISBN 1905986106 Shah Hosseini Hamed 2009 The intelligent water drops algorithm a nature inspired swarm based optimization algorithm International Journal of Bio Inspired Computation 1 1 2 71 79 Pablo Rabanal Ismael Rodriguez Fernando Rubio 13 17 singhakhm 2007 Unconventional Computation 6th International Conference UC 2007 Kingston Canada Springer pp 163 177 doi 10 1007 978 3 540 73554 0 16 ISBN 978 3 540 73554 0 khlngkhxmulekaekbcakaehlngedimemux 18 kumphaphnth 2019 Parsopoulos K E Vrahatis M N 2002 Recent Approaches to Global Optimization Problems Through Particle Swarm Optimization Natural Computing 1 2 3 235 306 doi 10 1023 A 1016568309421 Particle Swarm Optimization by Maurice Clerc ISTE 2006 ISBN 1 905209 04 5 aehlngkhxmulxunWikiquote wikikhakhmphasaxngkvs mikhakhmthiklawody hruxekiywkb Swarm intelligence wiwthnakarkhxnghunyntchwyikhprisnaphvtikrrmkaresiysla 2011 09 03 thi ewyaebkaemchchin cak Jusci khwamchladaebbklum withikarcalxngaelasrangkhun 2006 09 13 thi ewyaebkaemchchin sildcak Case Western Reserve University xngkvs bthkhwamkhxmphiwetxr xupkrntang hruxekhruxkhayniyngepnokhrng khunsamarthchwywikiphiediyidodykarephimetimkhxmuldkhk