From an axiomatic point of view, tr

From an axiomatic point of view, triangular norms and averaging operators have the symmetry, monotonicity and continuity axioms in common. The axioms regarding associativity and the existence of a neutral element only applies to triangular norms. In fact, triangular norms cover all aggregating operations which are associative [34]. Idempotency, on the other hand, only applies to triangular norms.
2.12 Particle Swarm Optimization (PSO)
PSO [46,47] is an optimization technique applicable to continuous non-linear functions. It was first introduced by Kennedy and Eberhart in [46]. The algorithm simulates the social behaviours shown by various kinds of organisms such as bird flocking or fish schooling. Imagine a group of birds randomly foraging in an area. The group shares the common goal of locating a single piece food. While foraging, individual birds may learn from the discoveries and past experiences of other birds through social interaction.

Kết quả (Việt) 1:

Từ một tiên đề góc, hình tam giác chỉ tiêu và nhà khai thác trung bình có các tiên đề đối xứng, monotonicity và liên tục chung. Các tiên đề về associativity và sự tồn tại của nguyên tố trung tính chỉ áp dụng cho hình tam giác chỉ tiêu. Trong thực tế, hình tam giác chỉ tiêu bao gồm tất cả hoạt động aggregating được kết hợp [34]. Idempotency, mặt khác, chỉ áp dụng cho hình tam giác chỉ tiêu.2.12 tối ưu hóa công cụ hạt Swarm (PSO)PSO [46,47] là một tối ưu hóa kỹ thuật áp dụng cho các chức năng liên tục phi tuyến tính. Nó lần đầu tiên được giới thiệu bởi Kennedy và Eberhart trong [46]. Các thuật toán mô phỏng hành vi xã hội của các loại khác nhau của các sinh vật như chim đổ hoặc cá học. Hãy tưởng tượng một nhóm chim ngẫu nhiên foraging ở một khu vực. Nhóm chia sẻ mục tiêu phổ biến của định vị một mảnh duy nhất của thực phẩm. Trong khi loài chim foraging, cá nhân có thể tìm hiểu từ những khám phá và qua kinh nghiệm của các loài chim khác thông qua tương tác xã hội.

Kết quả (Việt) 2:

Từ một điểm tiên đề của quan điểm, định mức hình tam giác và các nhà khai thác trung bình có tính đối xứng, đơn điệu và tiên đề liên tục chung. Các tiên đề về associativity và sự tồn tại của một nguyên tố trung lập chỉ áp dụng đối với các chỉ tiêu hình tam giác. Trong thực tế, định mức hình tam giác bao gồm tất cả các hoạt động tập hợp đó là kết hợp [34]. Idempotency, mặt khác, chỉ áp dụng đối với các chỉ tiêu hình tam giác.
2.12 Particle Swarm Optimization (PSO)
PSO [46,47] là một kỹ thuật tối ưu hóa áp dụng đối với các hàm không tuyến tính liên tục. Nó lần đầu tiên được giới thiệu bởi Kennedy và Eberhart trong [46]. Các thuật toán mô phỏng các hành vi xã hội thể hiện bởi các loại khác nhau của các sinh vật như đổ chim hoặc học cá. Hãy tưởng tượng một nhóm các loài chim kiếm ăn một cách ngẫu nhiên trong một khu vực. Nhóm chia sẻ mục đích chung của việc định vị một món ăn mảnh duy nhất. Trong khi tìm kiếm thức ăn, chim cá nhân có thể học hỏi từ những khám phá và trải nghiệm quá khứ của các loài chim khác thông qua sự tương tác xã hội.