F. PRESENTING A NEW METHOD BASED ON

F. PRESENTING A NEW METHOD BASED ON COOPERATIVE PSO TO SOLVE PERMUTATION PROBLEMS:
A CASE STUDY OF N-QUEEN PROBLEM
PSO is one of the optimal algorithms to provide good result to complex problems which has complex search
space and nondeterministic answers. This paper deals with a new cooperative PSO method to solve the n queen problem.
This method is more efficient than standard PSO. In this PSO, every particle is divided into sub particles and applied for
n queen problem. A comparatively study is made to standard PSO and other Meta heuristic methods.
G. SOLUTION OF N-QUEEN PROBLEM USING ACO
Swarm intelligence algorithms are very efficient to handle a lot of NP-hard problems. In this paper ACO(Ant
colony optimization) which solves a lot of NP-hard problems is applied to solve the n queen problem. First this ACO
algorithm is implemented for 8 queens only. Then it is extended to solve n queen because of its easy implementation.
This paper deals the problem , backround, complexity of n queen etc. It provides a comparatively study by using graphs.
H. N – QUEEN PROBLEM IN CELL: PROJECT REPORT
In this paper the author discussed about the n queen problem, size of the problem and possible heuristics. This
paper compares the results of speed up of CBE-6SPUs and Intel core 2 Duo.It discussed the problem when we increase
the no of queens
I. GENETIC ALGORITHMS FOR THE N-QUEENS PROBLEM
Various problem solving methods are used to solve the NP-Hard problems. At first the local search algorithms are
used to solve these types of problems. These are effective depends upon the polynomial time. But in this paper the
genetic algorithm is applied for this n queen problem. This paper presents a variety of methods to solve the problem and
all are compared with one another. This paper proves that the genetic algorithm is easier than other local search
algorithms.
J. A DYNAMIC PROGRAMMING SOLUTION TO THE N-QUEENS PROBLEM
This paper solves the n queen problem through dynamic programming. The authors describe a simple O(f(n)8n

solution to this n queen problem. Here f(n) is a low order polynomial. The paper discuss about the combinatorial
problems, algorithm designs and some search algorithms. This paper proves that this dynamic solution is better results
than backtracking method
K. GENETIC ALGORITHM VERSUS PARTICLE SWARM OPTIMIZATION IN N-QUEEN PROBLEM
The n queen problem is solved by using different algorithms. In that algorithms, PSO(Particle Swarm
Optimization) and GA(Genetic Algorithm) are very efficient to solve the n queen problem. This paper compares both the
algorithms with its parameters like mutation, maximum population, rows, columns, no of iterations etc. This paper
discusses which algorithm is best depending upon the performance. Although, both the algorithms are similar in
performance, they are differs in search spaces.
L. SOLVING N-QUEEN PROBLEM USING GRAVITATIONAL SEARCH ALGORITHM
No of algorithms are available to solve the n queen problem. This paper discuss about the different heuristics
methods. In that a new method named GSA( Gravitational Search Algorithm) is deeply discussed and solve the n queen
problem. This paper tells about how GSA is efficiently solve this problem. And the experimental results are compares
with Genetic algorithms results. This paper proves that the new GSA algorithm gives better results than Genetic
algorithm.
M. A DNA STICKER ALGORITHM FOR SOLVING N-QUEEN PROBLEM
This paper solves the n queen problem through DNA sticker algorithm. This paper formulates N queen problem
by DNA sequences. It provides all possible solutions by parallel computations. And also this paper proves that DNA
algorithm can apply to all kind of NP hard problems master process from most tasks GPGA is not suitable for massive
parallel processing, but it shows increase in performance for a small number of parallel-processing units. The experiment
is done by using C programming and results are shown in this paper.

Kết quả (Việt) 1:

F. TRÌNH BÀY MỘT PHƯƠNG PHÁP MỚI DỰA TRÊN HỢP TÁC XÃ PSO ĐỂ GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ HOÁN VỊ:MỘT NGHIÊN CỨU TRƯỜNG HỢP CỦA VẤN ĐỀ N-NỮ HOÀNGPSO là một trong các thuật toán tối ưu để cung cấp kết quả tốt cho vấn đề phức tạp mà có phức tạp tìmkhông gian và nondeterministic câu trả lời. Bài viết này đề với một phương pháp mới hợp tác xã PSO để giải quyết vấn đề n nữ hoàng.Phương pháp này là hiệu quả hơn so với tiêu chuẩn PSO. Trong này PSO, mỗi hạt được chia thành các tiểu hạt và áp dụng chovấn đề n nữ hoàng. A tương đối nghiên cứu được thực hiện để tiêu chuẩn PSO và phương pháp heuristic Meta khác.G. GIẢI PHÁP CỦA N-NỮ HOÀNG VẤN ĐỀ BẰNG CÁCH SỬ DỤNG ACOSwarm các thuật toán thông minh là rất hiệu quả để xử lý nhiều vấn đề khó khăn NP. Trong bài báo này ACO (Anttối ưu hóa thuộc địa) mà giải quyết rất nhiều vấn đề khó khăn NP được áp dụng để giải quyết vấn đề n nữ hoàng. Đầu tiên này ACOthuật toán được thực hiện cho 8 queens chỉ. Sau đó nó được mở rộng để giải quyết n nữ hoàng vì thực hiện dễ dàng của nó.Bài báo này đề cập đến vấn đề, backround, phức tạp của nữ hoàng n vv. Nó cung cấp một tương đối nghiên cứu bằng cách sử dụng đồ thị.H. N-NỮ HOÀNG VẤN ĐỀ IN DI ĐỘNG: DỰ ÁN BÁO CÁOTrong bài báo này tác giả thảo luận về vấn đề n nữ hoàng, kích thước của các vấn đề và có thể chẩn đoán. Điều nàygiấy so sánh kết quả của tốc độ lên của CBE-6SPUs và Intel core 2 Duo.It thảo luận vấn đề khi chúng tôi tăngno của hoàng hậuI. CÁC THUẬT TOÁN DI TRUYỀN CHO VẤN ĐỀ N-QUEENSPhương pháp giải quyết vấn đề khác nhau được sử dụng để giải quyết các vấn đề khó khăn NP. Ban đầu các thuật toán tìm kiếm địa phươngđược sử dụng để giải quyết các loại vấn đề. Đây là hiệu quả phụ thuộc vào thời gian đa thức. Nhưng trong bài báo này cácthuật toán di truyền được áp dụng cho vấn đề này n nữ hoàng. Bài báo này trình bày một loạt các phương pháp để giải quyết vấn đề vàTất cả được so sánh với nhau. Bài báo này chứng minh rằng các thuật toán di truyền dễ dàng hơn so với khác tìm kiếm địa phươngthuật toán.J. MỘT GIẢI PHÁP LẬP TRÌNH NĂNG ĐỘNG ĐẾN VẤN ĐỀ N-QUEENSBài báo này giải quyết vấn đề nữ hoàng n thông qua chương trình năng động. Các tác giả mô tả đơn giản O (8n f (n)giải pháp cho vấn đề này n nữ hoàng. Ở đây giải là một thứ tự thấp đa thức. Bài báo thảo luận về các tổ hợpvấn đề, thiết kế thuật toán và một số tìm kiếm thuật toán. Bài báo này chứng minh rằng giải pháp năng động này là kết quả tốt hơnhơn phương pháp backtrackingK. CÁC THUẬT TOÁN DI TRUYỀN SO VỚI HẠT SWARM TỐI ƯU HÓA TRONG VẤN ĐỀ N-NỮ HOÀNGVấn đề n nữ hoàng giải quyết bằng cách sử dụng các thuật toán khác nhau. Trong các thuật toán rằng, PSO (hạt SwarmTối ưu hóa) và GA (thuật toán di truyền) là rất hiệu quả để giải quyết vấn đề n nữ hoàng. Bài báo này so sánh cả hai cácCác thuật toán với các tham số như đột biến, dân số tối đa, hàng, cột, không lặp đi lặp lại vv. Bài báo nàythảo luận về thuật toán mà là tốt nhất tùy thuộc vào hiệu suất. Mặc dù, cả hai các thuật toán là tương tự nhưhiệu suất, họ là khác nhau trong không gian tìm kiếm.L. GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ N-NỮ HOÀNG BẰNG CÁCH SỬ DỤNG THUẬT TOÁN TÌM KIẾM HẤP DẪNKhông có thuật toán có sẵn để giải quyết vấn đề n nữ hoàng. Bài báo này thảo luận về chẩn đoán khác nhauphương pháp. Trong đó một phương pháp mới tên là GSA (thuật toán tìm kiếm hấp dẫn) được thảo luận sâu sắc và giải quyết nữ hoàng nvấn đề. Bài báo này nói về làm thế nào GSA hiệu quả giải quyết vấn đề này. Và kết quả thử nghiệm là so sánhvới kết quả thuật toán di truyền. Bài báo này chứng minh rằng các thuật toán GSA mới sẽ cho kết quả tốt hơn di truyềnthuật toán.M. MỘT THUẬT TOÁN STICKER ADN ĐỂ GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ N-NỮ HOÀNGBài báo này giải quyết vấn đề n nữ hoàng thông qua DNA nhãn dán thuật toán. Giấy này đã hệ thống hóa N nữ hoàng vấn đềbởi trình tự ADN. Nó cung cấp tất cả các giải pháp có thể bằng cách tính toán song song. Và cũng giấy này chứng minh rằng DNAthuật toán có thể áp dụng cho tất cả các loại vấn đề khó khăn NP quá trình tổng thể từ hầu hết các công việc GPGA là không thích hợp cho lớnxử lý song song, nhưng nó cho thấy tăng hiệu suất cho một số ít đơn vị xử lý song song. Thử nghiệmđược thực hiện bằng cách sử dụng C chương trình và kết quả được hiển thị trong bài báo này.

Kết quả (Việt) 2:

F. TRÌNH BÀY A PHƯƠNG PHÁP MỚI DỰA VÀO HỢP TÁC XÃ PSO TO SOLVE hoán vị VẤN ĐỀ:
NGHIÊN CỨU TRƯỜNG HỢP N-QUEEN VẤN ĐỀ
PSO là một trong những thuật toán tối ưu để cung cấp kết quả tốt cho các vấn đề phức tạp trong đó có tìm kiếm phức tạp
không gian và câu trả lời không xác định. Giấy này giao dịch với một phương pháp PSO hợp tác mới để giải quyết vấn đề n nữ hoàng.
Phương pháp này là hiệu quả hơn các PSO. Trong PSO này, mỗi hạt được chia thành các hạt hạ và áp dụng cho
vấn đề n nữ hoàng. Một nghiên cứu tương đối được thực hiện để PSO tiêu chuẩn và phương pháp heuristic, Meta khác.
G. GIẢI PHÁP N-QUEEN VẤN ĐỀ SỬ DỤNG ACO
thuật toán thông minh Swarm là rất hiệu quả để xử lý rất nhiều vấn đề NP-hard. Trong bài báo này ACO (Ant
tối ưu hóa thuộc địa) mà giải quyết rất nhiều vấn đề NP-khó được áp dụng để giải quyết vấn đề n nữ hoàng. Đầu tiên ACO này
thuật toán được thực hiện đối với chỉ 8 hoàng hậu. Sau đó nó được mở rộng để giải quyết n nữ hoàng vì thực hiện dễ dàng của nó.
Bài viết này đề cập các vấn đề, ​​backround, phức tạp của n nữ hoàng vv Nó cung cấp một nghiên cứu tương đối bằng cách sử dụng các đồ thị.
H. N - QUEEN VẤN ĐỀ IN CELL: BÁO CÁO DỰ ÁN
Trong bài báo này, tác giả đã thảo luận về vấn đề n hoàng hậu, kích thước của vấn đề và heuristics có thể. Đây
giấy so sánh kết quả của tốc độ tăng của CBE-6SPUs và core 2 Duo.It thảo luận các vấn đề của Intel khi chúng ta tăng
không của nữ hoàng
I. ALGORITHMS DI TRUYỀN CHO N-QUEENS VẤN ĐỀ
khác nhau giải quyết vấn đề phương pháp được sử dụng để giải quyết các vấn đề NP-Hard. Lúc đầu, các thuật toán tìm kiếm địa phương được
sử dụng để giải quyết các loại vấn đề. Đây là hiệu quả phụ thuộc vào thời gian đa thức. Nhưng trong bài viết này
thuật toán di truyền được áp dụng cho vấn đề n nữ hoàng này. Bài báo này trình bày một loạt các phương pháp để giải quyết vấn đề và
tất cả đều được so sánh với nhau. Bài viết này chứng tỏ rằng các thuật toán di truyền là dễ dàng hơn so với tìm kiếm địa phương khác
thuật toán.
J. Một TRÌNH GIẢI PHÁP NĂNG ĐỘNG CHO CÁC VẤN ĐỀ N-QUEENS
giấy này giải quyết vấn đề n nữ hoàng thông qua chương trình năng động. Các tác giả mô tả một O đơn giản (f (n) 8N giải pháp cho vấn đề n nữ hoàng này. Ở đây f (n) là một trật tự đa thức thấp. Các giấy thảo luận về các tổ hợp vấn đề, ​​thiết kế thuật toán và một số thuật toán tìm kiếm. Bài viết này chứng minh rằng điều này giải pháp năng động là kết quả tốt hơn so với phương pháp thụt lùi K. DI TRUYỀN THUẬT TOÁN SO VỚI HẠT Swarm TỐI ƯU TRONG N-QUEEN VẤN ĐỀ Vấn đề n nữ hoàng được giải quyết bằng cách sử dụng các thuật toán khác nhau. Trong các thuật toán đó, PSO (Particle Swarm Optimization) và GA (Genetic Algorithm) là rất hiệu quả để giải quyết vấn đề n nữ hoàng. Bài viết này so sánh cả hai thuật toán với các thông số của nó như đột biến, dân số tối đa, hàng, cột, không lặp vv Bài viết này thảo luận về thuật toán nào là tốt nhất phụ thuộc vào hiệu suất. Mặc dù, cả hai thuật toán là tương tự như trong hiệu suất, họ là khác nhau ơ trong không gian tìm kiếm. L. GIẢI QUYẾT N-QUEEN VẤN ĐỀ SỬ DỤNG THUẬT TOÁN TÌM KIẾM hấp dẫn Không có các thuật toán có sẵn để giải quyết vấn đề n nữ hoàng. Bài viết này thảo luận về các chẩn đoán khác nhau phương pháp. Trong đó một phương pháp mới có tên GSA (Hấp dẫn Tìm kiếm Algorithm) được thảo luận sâu sắc và giải quyết các nữ hoàng n vấn đề. Bài viết này nói về cách GSA được hiệu quả giải quyết vấn đề này. Và kết quả thực nghiệm so sánh với các thuật toán di truyền kết quả. Giấy này chứng tỏ rằng các thuật toán GSA mới cho kết quả tốt hơn so với di truyền thuật toán. M. Một DNA TEM THUẬT TOÁN CHO GIẢI QUYẾT N-QUEEN VẤN ĐỀ giấy này giải quyết vấn đề n nữ hoàng thông qua thuật toán sticker DNA. Bài viết này formulates N queen vấn đề bởi các trình tự DNA. Nó cung cấp tất cả các giải pháp có thể được tính toán song song. Và cũng giấy này chứng minh rằng DNA thuật toán có thể áp dụng cho tất cả các loại NP vấn đề khó khăn làm chủ quá trình từ hầu hết các nhiệm vụ GPGA là không thích hợp cho lớn xử lý song song, nhưng nó cho thấy sự gia tăng trong hoạt động cho một số lượng nhỏ các đơn vị xử lý song song. Thí nghiệm được thực hiện bằng cách sử dụng lập trình C và kết quả được trình bày trong bài báo này.