stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
การฆ่าสัตว์

การฆ่าสัตว์เพื่อทำเป็นอาหารของมนุษย์
The Butcher and his Servant (1568) วาดภาพและสลักโดยJost Amman
| สัตว์ | จำนวนสัตว์ที่ถูกฆ่า |
| --- | --- |
ไก่: 61,171,973,510
เป็ด: 2,887,594,480
สุกร: 1,451,856,889
กระต่าย: 1,171,578,000
ห่าน: 687,147,000
ไก่งวง: 618,086,890
แกะ: 536,742,256
แพะ: 438,320,370
วัว: 298,799,160
สัตว์ฟันแทะ: 70,371,000
นกพิราบและนกชนิดอื่น: 59,656,000
ควาย: 25,798,819
ม้า: 4,863,367
ลาและล่อ: 3,478,300
อูฐและอูฐชนิดอื่น: 3,298,266
การฆ่าสัตว์ (อังกฤษ: Animal slaughter) เป็นการฆ่าสัตว์ ซึ่งมักสื่อถึงการฆ่าปศุสัตว์ที่เป็นสัตว์เลี้ยง มีการประมาณการว่าทุก ๆ ปีมีการฆ่าสัตว์บกเพื่อนำไปทำอาหาร 77 พันล้านตัว โดยทั่วไป สัตว์จะถูกฆ่าเพื่อไปทำอาหาร อย่างไรก็ตาม พวกมันอาจถูกฆ่าด้วยจุดประสงค์อื่น เช่นติดเชื้อและไม่สามารถบริโภคได้ ผู้ฆ่าสัตว์หรือคนที่ทำงานในโรงฆ่าสัตว์จะเริ่มตัดจากภายใน เปิดช่องว่างในลำตัวหลักเพื่อนำเครื่องในสัตว์ออก แต่มักเหลือแค่ซาก จากนั้นซากนั้นมักจะถูกหั่นไปเป็นชิ้นเล็ก ๆ
สัตว์ที่มักถูกฆ่าเพื่อทำอาหารมากที่สุดคือวัวและควายไว้ทำเนื้อวัวและเนื้อลูกวัว, แกะไว้ทำเนื้อลูกแกะและเนื้อแกะโต, แพะไว้ทำเนื้อแพะ, สุกรไว้ทำเนื้อสุกร, กวางไว้ทำเนื้อกวาง, ม้าไว้ทำเนื้อม้า, สัตว์ปีก (ส่วนใหญ่คือไก่, ไก่งวง และเป็ด), แมลง (ตัวที่ถูกโฆษณาบ่อยคือจิ้งหรีดทองแดงลาย) และปลาในอตสาหกรรมการเพาะเลี้ยงพืชและสัตว์ในน้ำ
ดูเพิ่ม

การเชือดพลีสัตว์
Carnism
Controlled-atmosphere killing
การฆ่าปลา
การฆ่าม้า
อิเกจิเมะ การฆ่าปลาในแบบญี่ปุ่น
เนื้อ
การฆ่าสุกร
กุรบาน การเชือดพลีปศุสัตว์ตามกฎหมายอิสลาม
แหล่งข้อมูลอื่น

Canada Agricultural Products Act R.S., 1985, c. 20 (4th Supp.) เก็บถาวร 2005-08-31 ที่ เวย์แบ็กแมชชีน
Humane Slaughter of Livestock Regulations
Slovak Pig Slaughter and Traditional Sausage Making – article in English with detailed pictures of a Slovak family slaughtering a pig in the traditional style[ลิงก์เสีย]
Live Counter About Slaughtered Animals Worldwide
| --- | --- |
ฐานข้อมูลการควบคุมรายการหลักฐาน: ประจำชาติ :  เยอรมนี  เช็กเกีย
การคงสิทธิเลขหมายโทรศัพท์เคลื่อนที่

การคงสิทธิเลขหมายโทรศัพท์เคลื่อนที่ (อังกฤษ: Mobile Number Portability หรือ MNP) คือ การบริการที่ผู้ใช้บริการโทรศัพท์เคลื่อนที่สามารถขอให้ผู้ให้บริการโอนย้ายเลขหมายโทรศัพท์เคลื่อนที่ของตนไปใช้บริการของผู้ให้บริการโทรศัพท์เคลื่อนที่รายอื่นได้ ซึ่งการคงสิทธิเลขหมายโทรศัพท์เคลื่อนที่เป็นสิทธิของผู้ใช้บริการ ผู้ให้บริการจะกระทำการใด ๆ อันเป็นเหตุในการกีดกันขัดขวาง หรือหน่วงเหนี่ยวการโอนย้ายผู้ให้บริการไม่ได้
ตามประกาศคณะกรรมการกิจการโทรคมนาคมแห่งชาติ เล่ม 126 ตอนพิเศษ 109 ง วันที่ 3 สิงหาคม พ.ศ. 2552 การคงสิทธิเลขหมายโทรศัพท์เคลื่อนที่จะเป็นเครื่องมือที่สามารถคุ้มครองผลประโยชน์ของผู้ใช้บริการ เมื่อผู้ใช้บริการต้องการเปลี่ยนผู้ให้บริการ สถานที่ หรือประเภทบริการ การส่งเสริมการบริการโทรคมนาคม สนับสนุนให้เกิดการแข่งขันโดยเสรีอย่างเป็นธรรม เพื่อการใช้ทรัพยากรโทรคมนาคมอย่างคุ้มค่าสำหรับการให้บริการโทรคมนาคมต่อสาธารณะ การคงสิทธิเลขหมายโทรศัพท์เคลื่อนที่มีกำหนดแล้วเสร็จภายในวันที่ 1 กันยายน พ.ศ. 2553 แต่ผู้ให้บริการระบุว่าจะในวันดังกล่าวทำได้เพียงเริ่มทดสอบระบบเท่านั้น ส่วนการให้บริการจริงจะเปิดใช้ได้ในเดือนธันวาคม พ.ศ. 2553 ซึ่งระหว่างนี้ผู้ให้บริการทั้ง 5 ราย อาจถูกปรับเป็นเงินอย่างน้อยวันละ 20,000 บาทจนกว่าจะสามารถให้บริการแก่ประชาชนได้ ปัจจุบัน กทช. ได้กำหนดค่าปรับให้สะท้อนค่าเสียโอกาสของประชาชนที่ต้องการใช้บริการโดยในเดือนแรกปรับวันละ 166,667 บาท ค่าปรับจะเพิ่มขึ้นอีกเท่าตัวในเดือนถัดไป
ในต่างประเทศมีการเริ่มใช้งานการคงสิทธิเลขหมายโทรศัพท์เคลื่อนที่ในปีค.ศ. 1997 โดยประเทศสิงคโปร์ได้เริ่มใช้เป็นแห่งแรก และอีกหลายๆ ประเทศทั่วโลก เช่น ประเทศอังกฤษ สหรัฐอเมริกา ฝรั่งเศส และล่าสุดในปีค.ศ. 2009 ที่ประเทศอินเดีย
หลักการทางเทคนิค

ผู้ให้บริการจะต้องรับภาระในการปรับเปลี่ยนอุปกรณ์โครงข่ายเพื่อให้การประยุกต์ระบบการคงสิทธิเลขหมายโทรศัพท์เคลื่อนที่เกิดขึ้นได้ แต่จะต้องเปลี่ยนมากหรือน้อยขึ้นอยู่กับแนวทางการประยุกต์เชิงเทคนิคที่สำคัญ ได้แก่ วิธีการจัดเส้นทางการเรียก (call routing) และ ระบบสารสนเทศและฐานข้อมูลกลาง
หลักการทางเทคนิค > วิธีการจัดเส้นทางการเรียก

มีอยู่ 2 วิธี ได้แก่ Call forwarding (CF) และ All call query (ACQ)
หลักการทางเทคนิค > วิธีการจัดเส้นทางการเรียก > Call forwarding

Call forwarding หรือ CF มีข้อดีคือ การประยุกต์ทำได้ง่าย เนื่องจากโครงข่ายของผู้เรียกจะดำเนินการเชื่อมต่อการเรียกไปยังโครงข่ายปลายทางเดิมของผู้ถูกเรียกตามปกติ ซึ่งโครงข่ายปลายทางที่ผู้ถูกเรียกได้ขอย้ายออกไปแล้วนั้น เราจะเรียกว่า Donor Network โครงข่ายนี้เองจะทำหน้าที่ในการเชื่อมต่อไปยังโครงข่ายปลายทางใหม่ที่ผู้ถูกเรียกได้ขอย้ายเข้า ซึ่งเราจะเรียกว่า Recipient Network อย่างไรก็ดี วิธี CF นั้นมีข้อเสียหลายประการ อาทิ เช่น ไม่รองรับการ forward SMS/MMS ไม่สามารถแสดงเลขหมายโทรเข้า ส่วนปัญหาเชิงเทคนิค ได้แก่ สิ้นเปลืองการใช้ช่องสัญญาณเนื่องมาจากการ forward call ระยะเวลาการต่อสัญญาณเรียกใช้เวลานาน เป็นต้น ในปัจจุบันประเทศที่ประยุกต์ใช้วิธี CF ต่างเปลี่ยนมาใช้วิธี ACQ แทน
หลักการทางเทคนิค > วิธีการจัดเส้นทางการเรียก > All call query

All call query หรือ ACQ คือ โครงข่ายของผู้เรียกจะเป็นผู้ดำเนินการเชื่อมต่อไปยังโครงข่ายปลายทางปัจจุบันหรือ Recipient Network โดยไม่ต้องดำเนินการเชื่อมต่อสายกลับไปยังโครงข่ายปลายทางเดิมที่ผู้ถูกเรียกเคยใช้บริการอยู่ หรือ Donor Network โครงข่ายของผู้เรียกต้องมีการปรับฐานข้อมูลของเลขหมายที่มีการขอทำการพอร์ตเลขหมายให้สอดคล้องกับความเป็นจริง เพื่อที่จะสามารถเรียกไปยังโครงข่ายปลายทางที่ถูกต้องได้
วิธีการ ACQ นั้นจะมีการใช้ทรัพยากรโครงข่ายอย่างมีประสิทธิภาพ กล่าวคือโครงข่ายของผู้เรียกสามารถจัดเส้นทางที่เหมาะสมที่สุดไปยังโครงข่ายปัจจุบันของผู้ถูกเรียกได้โดยตรงและสามารถแก้ปัญหาต่างๆที่เกิดขึ้นจากการใช้วิธี CF การประยุกต์ใช้ ACQ ต้องลงทุนสูงเนื่องจากต้องมีการลงทุนเพิ่มในส่วนของฐานข้อมูลเลขหมายและระบบจัดการที่เกี่ยวข้อง สำหรับประเทศไทยจะใช้วิธี ACQ นี้
หลักการทางเทคนิค > ระบบสารสนเทศและฐานข้อมูลกลาง

ระบบสารสนเทศและฐานข้อมูลกลางจะเป็นระบบที่ทำหน้าที่ในการบริหารและจัดการกระบวนการโอนย้ายผู้ให้บริการโดยคงเลขหมายเดิมอย่างมีประสิทธิภาพ ประกอบด้วย 2 กลไกหลัก คือระบบที่อำนวยความสะดวกรวดเร็วในการประสานงานระหว่างผู้ให้บริการรายเดิมกับผู้ให้บริการรายใหม่ และระบบฐานข้อมูลที่บันทึกรายละเอียดของเลขหมายโทรศัพท์ที่ได้มีการเปลี่ยนผู้ให้บริการ สำหรับการลงทุนในการจัดตั้งศูนย์ให้บริการระบบสารสนเทศให้ดำเนินการในรูปแบบผู้ให้บริการโทรศัพท์เคลื่อนที่ร่วมกันลงทุนในลักษณะการรับภาระร่วมกัน (Consortium) โดยสัดส่วนในการลงทุนให้คณะกรรมการกิจการโทรคมนาคมแห่งชาติเป็นผู้กำหนด
ฐานข้อมูลกลางโดยทั่วไปจะมีสองรูปแบบ คือ แบบศูนย์กลาง (Centralized Database) และแบบกระจาย (Distributed Database)
แบบศูนย์กลางจะใช้ฐานข้อมูลอ้างอิงฐานข้อมูลเดียวที่มีเลขหมายโทรศัพท์เคลื่อนที่ทั้งหมด หรือมีข้อมูลเลขหมายที่โอนย้ายทั้งหมด โดยอาจไม่จำเป็นต้องเก็บข้อมูลเลขหมายที่ไม่ได้โอนย้าย ซึ่งตามปกติแล้วข้อมูลอ้างอิงนี้จะมีการทำสำเนาให้กับฐานข้อมูลปฏิบัติการ (Operational Databases) ของโครงข่ายที่ร่วมโรงการเป็นหลักสำคัญฐานข้อมูลอ้างอิงแบบศูนย์กลางสำหรับการเปลี่ยนผู้ให้บริการโดยไม่เปลี่ยนเลขหมายมักดำเนินการโดยผู้ให้บริการโครงข่ายซึ่งอาจประกอบด้วยผู้ให้บริการโครงข่ายโทรศัพท์เคลื่อนที่หรือโครงข่ายทั้งหมดที่มีส่วนเกี่ยวข้องในการจัดสรรเส้นทาง ซึ่งการดำเนินการและการบำรุงรักษาฐานข้อมูลเลขหมายแบบศูนย์กลางอาจทำการคัดเลือกบริษัทอื่นๆ ที่มีประสบการณ์ในการดูแลฐานข้อมูล
สำหรับฐานข้อมูลแบบกระจายจะมีการเก็บฐานข้อมูลไว้หลายแห่งโดยแต่ละแห่งอาจมีเฉพาะข้อมูลเลขหมายของผู้ให้บริการโครงข่ายของตนเองแห่งเดียวเท่านั้น ข้อมูลทั้งหมดของเลขหมายโทรศัพท์เคลื่อนที่ทั้งที่ไม่ได้โอนย้ายและทำการโอนย้ายแล้วจะได้จากการรวบรวมฐานข้อมูลจากแต่ละแห่ง
การขอโอนย้ายผู้ให้บริการโทรศัพท์เคลื่อนที่

ก่อนทำการโอนย้ายไปยังผู้ให้บริการรายใหม่ ผู้ใช้บริการที่ขอโอนย้ายต้องลงทะเบียนโทรศัพท์เคลื่อนที่ต่อผู้ให้บริการรายใหม่ ในการขอโอนย้ายผู้ให้บริการโทรศัพท์เคลื่อนที่ ผู้ใช้บริการต้องยื่นคำขอโอนย้ายการใช้บริการต่อผู้ให้บริการรายใหม่ ณ จุดที่ผู้ให้บริการรายใหม่กำหนด ผู้ให้บริการรายใหม่และผู้ให้บริการรายเดิมต้องร่วมกันตรวจสอบข้อมูลเบื้องต้นของผู้ใช้บริการที่ขอโอนย้ายเพื่อยืนยันความเป็นเจ้าของเลขหมาย ตรวจสอบยืนยันสถานภาพ และเงื่อนไขอื่น ๆ ที่ผูกพันกับเลขหมายดังกล่าวว่าถูกต้องตามแนวทางปฏิบัติการโอนย้ายได้ หากผู้ให้บริการรายใหม่ไม่สามารถกระทำการดังกล่าวได้ ผู้ให้บริการรายใหม่ต้องแจ้งเหตุผลและระยะเวลาที่คาดว่าจะแล้วเสร็จให้ผู้ใช้บริการทราบ
ผู้ให้บริการรายใหม่มีหน้าที่แจ้งให้ผู้ใช้บริการที่ประสงค์จะทำการโอนย้ายทราบถึงรายละเอียดเงื่อนไขแนวทางปฏิบัติการโอนย้าย และค่าธรรมเนียมการโอนย้ายอย่างเปิดเผยชัดเจน อีกทั้งยังต้องแจ้งเหตุผลและระยะเวลาที่คาดว่าจะแล้วเสร็จให้ผู้ใช้บริการทราบ และเมื่อดำเนินการโอนย้ายเสร็จเรียบร้อยแล้ว ผู้ให้บริการรายใหม่มีหน้าที่แจ้งให้ผู้ใช้บริการทราบว่าการขอโอนย้ายผู้ให้บริการสำเร็จแล้ว
การโอนย้ายผู้ให้บริการจะดำเนินการแล้วเสร็จภายใน 3 วันทำการนับตั้งแต่วันที่ยื่นขอ เว้นแต่มีเหตุจำเป็นอันควรเฉพาะกรณีเอกสารและหลักฐานข้อมูลไม่ครบถ้วนสมบูรณ์ หรือ ไม่ตรงกับข้อมูลผู้ใช้บริการที่แท้จริงในระบบ โดยผู้ให้บริการรายเดิมมีหน้าที่ในการพิสูจน์เหตุจำเป็นอันควรดังกล่าว กรณีเลขหมายโทรศัพท์เคลื่อนที่ที่ผู้ให้บริการรายเดิมได้ชำระค่าธรรมเนียมเลขหมายที่ตนมีอยู่ไว้แล้ว เมื่อมีเลขหมายย้ายออกมีสิทธิที่จะขอคืนค่าธรรมเนียมเลขหมายที่ได้ย้ายออกไปนับแต่เดือนถัดไป
ผู้ให้บริการอาจปฏิเสธคำขอโอนย้ายผู้ให้บริการของผู้ใช้บริการได้หาก 1) เลขหมายนั้นได้มาโดยมิชอบด้วยกฎหมาย หรือเพื่อประโยชน์ในการรักษาความมั่นคงของชาติ หรือ 2) เลขหมายที่จะขอโอนย้ายการใช้บริการอยู่ในระหว่างการดำเนินคดี หรืออยู่ในระหว่างอายัด หรือห้ามการเปลี่ยนแปลงตามคำสั่งที่ชอบด้วยกฎหมาย ทั้งนี้ผู้ให้บริการรายใหม่มีหน้าที่ในการพิสูจน์เหตุในการปฏิเสธคำขอโอนย้ายดังกล่าว
การร้องเรียนและการระงับข้อพิพาท

ในกรณีที่ผู้ใช้บริการได้รับความเดือดร้อนเสียหายจากการให้บริการคงสิทธิเลขหมายผู้ใช้บริการมีสิทธิร้องเรียน เพื่อให้คณะกรรมการพิจารณาให้มีการแก้ไขปัญหาเรื่องร้องเรียนดังกล่าว ให้ถือปฏิบัติตามประกาศคณะกรรมการกิจการโทรคมนาคมแห่งชาติ เรื่อง กระบวนการรับเรื่องร้องเรียนและพิจารณาเรื่องร้องเรียนของผู้ใช้บริการ
การจัดการเวชสารสนเทศ

การจัดการเวชสารสนเทศ (อังกฤษ: Medical Information Management) หมายถึง การจัดการข้อมูลเวชสถิติโดยการวิเคราะห์เพื่อให้ได้มาซึ่งข้อมูลที่ใช้ประกอบการตัดสินใจในเชิงนโยบายและงานวิชาการอื่น ๆ หรือการจัดการระบบเวชระเบียนเพื่อจัดการข้อมูลในการให้บริการผู้ป่วยทั้งที่เป็นผู้ป่วยนอกและผู้ป่วยในของสถานบริการทางการแพทย์และสาธารณสุข หมายรวมถึงการดำเนินการในการบริหารจัดการเทคโนโลยีที่นำมาใช้เกี่ยวกับข้อมูลข่าวสารสมัยใหม่เพื่อการพัฒนาการให้บริการทางการแพทย์และสาธารณสุขด้วย
คำอื่นที่เกี่ยวข้อง

Health Information Management (HIM)
Medical Informatics
Health Informatics
การจัดหมู่หนังสือแบบทศนิยมสากล

การจัดหมู่หนังสือแบบทศนิยมสากล (อังกฤษ: Universal Decimal Classification) หรือยูดีซี (UDC) คือการจัดหมู่หนังสือแบบห้องสมุดและบรรณานุกรมด้วยการจัดการระบบขององค์ความรู้ของมนุษย์ในทุกแขนงวิชาเป็นระบบที่มีความสอดคล้องในสาขาความรู้ที่เกี่ยวข้องและเชื่อมโยงกัน ยูดีซีเป็นระบบการจัดหมวดหมู่ที่วิเคราะห์และสังเคราะห์รายละเอียดของคำศัพท์และวากยสัมพันธ์ที่ช่วยให้การจัดทำรายการดัชนีของเนื้อหาที่มีประสิทธิภาพและแก้ไขข้อมูลในรายการใหญ่ได้ ตั้งแต่ พ.ศ. 2534 ยูดีซีอยู่ภายใต้การดูแลและจัดการโดยกิจการค้าร่วมยูดีซี (UDC Consortium) เป็นสมาคมระหว่างประเทศไม่แสวงหากำไรโดยมีที่ตั้งสำนักงานใหญ่อยู่ในเดอะเฮก ประเทศเนเธอร์แลนด์
การค้นหาแบบสุ่ม

การค้นหาแบบสุ่ม  (อังกฤษ: random search: RS) เป็นหนึ่งในวิธีการเชิงตัวเลข ที่ใช้เพิ่มประสิทธิภาพ (อังกฤษ: Optimization) ในการแก้ปัญหาประเภทค้นหา โดยที่ปัญหาที่จะเพิ่มประสิทธิภาพในการแก้ด้วยวิธีการค้นหาแบบสุ่มนี้ ไม่จำเป็นว่าจะต้องเป็น ปัญหาเชิงเส้น หรือ ปัญหาที่มีความต่อเนื่องของคำตอบ (อังกฤษ: Continuous function) หรือ ปัญหาที่ใช้อนุพันธ์หาคำตอบได้ (อังกฤษ: differentiable function)
การค้นหาแบบสุ่ม นั้นถูกพิจารณาว่าเขียนโดย Rastrigin  ซึ่งเขาเป็นคนนำเสนอวิธีของการค้นหาแบบสุ่มคนแรก ที่ใช้ทฤษฐีทางด้านคณิตศาสตร์เข้ามาช่วยในการวิเคราะห์ทฤษฏี
การค้นหาแบบสุ่มนั้น ทำงานโดยการหาในตำแหน่งที่ดีขึ้นจากตำแหน่งเก่า ซ้ำ ๆ เรื่อย ๆ ในปริภูมิค้นหา
จากนั้นในปี ค.ศ. 1991 คุณ Anatoly Zhigljavsky  ก็ได้ทำการตีพิมพ์ออกเป็นหนังสือ ชื่อ Theory of Global Random Search และเขาได้ทำการเขียนเอกสารทางวิชาการออกมาอีกมากมาย ในเรื่องที่เกี่ยวกับการค้นหาแบบสุ่มนี้ ยกตัวอย่างเช่น
ประมาณค่าต่ำสุดของฟังก์ชันในขั้นตอนวิธีการค้นหาแบบสุ่ม
การอนุมานเชิงสถิติแบบกึ่งไม่เมตริกด้วยการค้นหาแบบสุ่ม
ตัวอย่างวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพการค้นหา เช่น การค้นหาแบบตรง (อังกฤษ: direct-search) การค้นหาโดยไม่ซ้ำทางเดิม (อังกฤษ: derivative-free) ขั้นตอนวิธีแบบกล่องดำ (อังกฤษ: black-box methods)
ขั้นตอนวิธีการทำงาน

ให้ f : ℝn → ℝ เป็นฟังก์ชันต้นทุน หรือ เป็นฟังก์ชันที่เหมาะสมในการประเมินความ ใกล้ ไกล ของคำตอบที่ต้องการ
เช่น (f (y)  < f (x) ) หมายความว่า คำตอบของ y นั้น ใกล้เคียงค่าผลที่ต้องการมากกว่าคำตอบของ x
ให้ x ∈ ℝn เป็นตำแหน่ง หรือ คำตอบ ที่จะค้นหาได้จาก ปริภูมิค้นหา
ขั้นตอนวิธีการทำงาน > การค้นหาแบบสุ่มอย่างง่าย จะมีขั้นตอนการทำต่อไปนี้

กำหนดค่าของ X ขึ้นมาอย่างสุ่ม ๆ บนปริภูมิค้นหา
หาค่าตำแหน่งใหม่ชื่อ Y จากปริภูมิค้นหา ให้สัมพัทธ์กับค่าของ X แล้วเพิ่มเติมด้วย ค่าสุ่ม ๆ รบกวนเล็กน้อย (อังกฤษ: random noise) (ยกตัวอย่างเช่น เทคนิคของคุณMarsaglia ในการสุ่มหาค่าในปริภูมิค้นหา)
ถ้า (f (y)  < f (x) ) ให้เปลี่ยนค่าใหม่ X เสียใหม่โดยให้ x = y
ตรวจสอบว่าค่าของ X ที่ได้มา เป็นค่าที่ถูกต้องกับที่เราต้องการแล้วหรือเปล่า ถ้าถูกแล้ว ให้หยุด ถ้ายังไม่ถูกต้อง ให้ทำตั้งแต่ข้อ 2 อีกครั้งหนึ่ง
สุดท้าย ตอนนี้ค่า x จะเป็นค่าของผลลัพธ์ที่ดีที่สุดที่หาเจอ
การนำไปปรับใช้งาน

การค้นหาแบบสุ่ม ถูกนำไปปรับใช้ในวารสารทางวิชาการ เช่น
การค้นหาแบบสุ่มที่การสุ่มแต่ละครั้งมีค่าสัมพัทธ์ขนาดคงที่ (อังกฤษ: Fixed Step Size Random Search) เป็นของคุณ Rastrigin
ที่เป็นขั้นตอนวิธีที่ค้นหา ตัวอย่างที่นำมาใช้ในการทดสอบ โดยการกำหนดค่าคงที่ค่าหนึ่ง และให้ตัวอย่างทดสอบ แต่ละการทดสอบนั้น มีความห่างกัน (มีค่าสัมพัทธ์) เป็นขนาดคงที่
การค้นหาแบบสุ่มที่การสุ่มแต่ละครั้งมีค่าสัมพัทธ์ที่คิดว่าเหมาะสมที่สุด (อังกฤษ: Optimum Step Size Random Search) เป็นของคุณ Schumer and Steiglitz
เป็นทฤษฐีแรกที่อธิบายว่า การค้นหาแต่ละครั้ง เราควรจะเลือกค่าความต่างจากตัวอย่างอันเดิมป็นค่าเท่าใหร่ โดยที่ไม่เสียเวลาไปกับการเลือกค่าความต่างเหล่านั้นมากไปนัก ในการนำไปใช้งานจริงของขั้นตอนวิธีนี้ ทำการหาค่าของความต่างจากคำตอบเดิม โดยการสร้างค่าสัมพัทธ์ นี้ ทำโดยการทำการหาค่าสัมพัทธ์หลาย ๆ ครั้ง และด้วยเหตุผลของการหาค่าสัมพัทธ์หลาย ๆ ครั้ง ทำให้การทำงานจริงนั้น ใช้เวลาจำนวนมากในการหาค่าสัมพัทธ์ทีเหมาะสม
การค้นหาแบบสุ่มที่การสุ่มแต่ละครั้งมีค่าสัมพัทธ์ที่เปลี่ยนแปลงได้ (อังกฤษ: Adaptive Step Size Random Search) เป็นของคุณ Schumer and Steiglitz
เขาได้ทำการศึกษาว่าเราควรจะเปลี่ยนแปลงค่าสัมพัทธ์อย่างไร เท่าใหร่ เมื่อใด แต่ว่า ขั้นตอนวิธีการหาค่าสัมพัทธ์นั้น มีความซับซ้อนเป็นอย่างมาก
การค้นหาแบบสุ่มที่การสุ่มแต่ละครั้งมีค่าสัมพัทธ์ที่เปลี่ยนแปลงแบบสัมพัทธ์กับค่าสัมพัทธิ์เดิม (อังกฤษ: Optimized Relative Step Size Random Search) เป็นของคุณ Schrack and Choit
เป็นขั้นตอนวิธีที่ทำการประมาณค่าสัมพัทธ์ที่เหมาะสม โดยการทำการเพิ่มอย่างเป็นกราฟเอกโพแนนเชียล แต่อย่างไรก็ดี สูตรที่ใช้ในการคำนวณค่าที่เพิ่มขึ้นนั้นมีความซับซ้อนมากมาย
ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรม โดยใช้การแก้ปัญหาด้วยวิธีการค้นหาแบบสุ่ม ของคุณ Charles C. Peck & Atam P. Dhawan
ลองค้นคำใกล้เคียง

การเพิ่มประสิทธิภาพแบบสุ่ม มีความใกล้เคียงกันกับวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพด้วยกานค้นหาแบบสุ่ม เพียงแต่ว่า การเพิ่มประสิทธิภาพแบบสุ่มนั้น ใช้กับการหาคำตอบบนข้อมูลตัวอย่างบนกราฟการแจกแจงปกติ (อังกฤษ: Normal distribution) ไม่ใช่ การค้นหาแบบสุ่มที่สามารถค้นหาใด้ในปริภูมิหลายมิติ
Luus–Jaakola เป็นวิธีเพิ่มประสิทธิภาพที่มีความใกล้เคียงที่ใช้ในการค้นหาคำตอบที่อยู่บนการแจกแจงแบบสม่ำเสมอ (อังกฤษ: uniform distribution) ที่คำตอบมีลักษณะการเพิ่มกันเป็นค่าเหมือนฟังก์ชันเอกซ์โพเนนเชียล
Pattern search การค้นหาไปบนแกนพิกัดของพื้นที่ค้นหา ที่ใช้ค่าสัมพัทธ์ที่เพิ่มแบบฟังชันเอกซ์โพเนนเชียล
การค้าระหว่างประเทศ

การค้าระหว่างประเทศ (อังกฤษ: international trade) หมายถึงการแลกเปลี่ยนทุน สินค้า และบริการ ข้ามชายแดนระหว่างประเทศ ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับกิจกรรมของภาครัฐบาล หรือเอกชนก็ได้ ในหลายประเทศ การค้าแบบดังกล่าวแสดงให้เห็นถึงส่วนแบ่งที่สำคัญของผลิตภัณฑ์มวลรวมในประเทศ หรือจีดีพี ส่วนประเทศที่ไม่ได้จัดให้มีการค้าระหว่างประเทศนั้นจะสามารถเลือกใช้ได้เพียงสินค้าและบริการที่ผลิตและจำหน่ายในประเทศของตนเองเท่านั้น
ลักษณะของการค้าระหว่างประเทศ

การค้าในประเทศอื่นๆ นั้นช่วยให้ผู้บริโภคในประเทศอื่นๆ มีโอกาสที่จะได้สัมผัสกับการตลาดและผลิตภัณฑ์ใหม่ ๆ ได้ โดยผลิตภัณฑ์ที่สามารถพบได้ในต่างประเทศมีแทบทุกชนิด ไม่ว่าจะเป็น อาหาร เสื้อผ้า อะไหล่ต่างๆ น้ำมัน เครื่องประดับ สุรา หุ้น สกุลเงิน และน้ำ นอกจากนี้ยังมีการแลกเปลี่ยนบริการระหว่างประเทศ ได้แก่ การท่องเที่ยว การธนาคาร การให้คำปรึกษาและการขนส่ง โดยสินค้าที่นำไปขายในตลาดโลกนั้นเรียกว่า สินค้าส่งออก (export) และสินค้าที่นำมาจากตลาดโลก เรียกว่า สินค้านำเข้า (import)
การจัดหมู่หนังสือแบบห้องสมุด

การจัดหมู่หนังสือแบบห้องสมุด (อังกฤษ: library classification) ทำเพื่อที่จะให้สามารถจัดเก็บหนังสือได้อย่างเป็นระเบียบ สะดวกในการค้นหา และการจัดเก็บเข้าที่เดิม โดยปัจจุบันมีระบบการจัดหมวดหมู่อยู่หลายระบบ โดยทุกระบบจะใช้หลักพื้นฐานเดียวกันคือ  โดยห้องสมุดแต่ละแห่งจะพิจารณาการจำแนกประเภทจากจำนวนหนังสือ ขนาดของห้องสมุด ประเภทของหนังสือที่ให้บริการ ในปัจจุบันมีระบบที่มีประสิทธิภาพและ นิยมกันอย่างแพร่หลายใหญ่ ดังนี้
การจัดหมู่หนังสือระบบทศนิยมดิวอี้ นิยมใช้ในห้องสมุดทุกขนาด ตั้งแต่ขนาดใหญ่ มีหอสมุดแห่งชาติหลายประเทศที่ใช้ รวมทั้งของไทยด้วย ห้องสมุดมหาวิทยาลัยหลายแห่งเช่น จุฬา ศรีนครินทรวิโรฒประสานมิตร ตลอดจนห้องสมุดโรงเรียน ห้องสมุดประชาชน
การจัดหมู่หนังสือระบบหอสมุดรัฐสภา โดยทั่วไปจะนิยมใช้ในหอสมุดขนาดใหญ่เช่น หอสมุดในมหาวิทยาลัย
การจัดหมู่หนังสือระบบห้องสมุดแพทย์แห่งชาติอเมริกัน ใช้กับห้องสมุดทางการแพทย์
การจัดหมู่หนังสือระบบทศนิยมสากล เหมาะกับห้องสมุดวิทยาศาสตร์และ เทคโนโลยี
การค้นหาแบบทาบู

การค้นทาบู (อังกฤษ: tabu search) เป็นการค้นหาข้อมูลในคอมพิวเตอร์แบบวิธีโคจรตามเส้นกราฟ โดยการค้นทาบูมีลักษณะพิเศษคือมีเพิ่มประสิทธิภาพการค้นหาตามเส้นกราฟแบบเดิมด้วยการใช้โครงสร้างข้อมูลเพื่อจำปัญหาที่ได้แก้และทราบคำตอบที่ยอมรับได้แล้ว ไม่แก้ปัญหาเดิมซ้ำอีกครั้งหรือปัญหาที่ไม่ทางแก้ได้สำเร็จในเวลาที่จำกัด
ความหมายของคำว่าทาบู

ทาบู เป็นคำจากภาษาโพลีนีเซีย ใช้กันในหมู่ของชนพื้นเมืองในเกาะตองกา ทาบูหมายถึงสิ่งหรือของที่ไม่ควรเข้าไปแตะต้องเพราะว่าเป็นสิ่งที่น่ากลัวมากของคนในกลุ่ม ในปัจจุบันนี้ทาบูยังหมายถึงข้อห้ามหรือข้อไม่ควรปฏิบัติอย่างยิ่งที่ถูกกำหนดขึ้นเพื่อใช้ในสังคมเฉพาะในกลุ่ม เนื่องจากในปัจจุบันมีการให้ความหมายของคำว่าทาบูในทางปฏิบัติกันมากขึ้นโดยหมายถึงข้อห้ามที่ไม่ควรกระทำ จึงเพียงพอที่จะนำคำมาใช้เป็นชื่อของขั้นตอนวิธีนี้ เพื่อบ่งบอกลักษณะเด่นของขั้นตอนวิธี โดยทาบูหรือข้อห้ามในขั้นตอนวิธีการค้นทาบูคือ ไม่เข้าไปทำหรือเลือกเส้นทางเดินที่เป็นทางที่ผ่านมาแล้วหรือได้รับการแก้ปัญหามาแล้ว รวมทั้งเส้นทางที่เมื่อเลือกทำแล้วมั่นใจได้ว่าจะต้องแก้ปัญหาอย่างไม่มีทางจบหรือไม่มีที่สิ้นสุด
รายละเอียด

การค้นทาบูใช้สำหรับแก้ปัญหาคำตอบที่ดีที่สุดในคณิตศาสตร์เชิงการจัด ตัวอย่างเช่นปัญหาการเดินทางของพนักงานขาย (Travelling salesman problem) กระบวนการทำงานของการค้นทาบูคือ ในแต่ละรอบการทำงานปัจจุบันเมื่อสิ้นสุดการทำงานและพร้อมที่จะไปทำงานในรอบการทำงานถัดไป จะเลือกผลเฉลยบริเวณใกล้เคียงที่มีคะแนนสูงที่สุดจากฟังก์ชันประเมิณผลที่กำหนดขึ้น แล้วเคลื่อนย้ายจากผลเฉลยปัจจุบันไปแก้ปัญหาของผลเฉลยบริเวณใกล้เคียงจนกระทั่งพบเกณฑ์ที่เหมาะสมหรือเข้าเงื่อนไขจบการทำงานจึงหยุดการค้นหา ผลเฉลยที่ถูกแก้และยอมรับแล้วในรอบทำงานปัจจุบันจะถูกบันทึกไว้ในรายการต้องห้าม (tabu list) โดยในการแก้ปัญหาในรอบถัดไปจะรวมการพิจารณาผลจากรายการต้องห้าม ซึ่งเป็นผลเฉลยจากเส้นทางที่ได้เคลื่อนผ่านมาแล้วและหลีกเลี่ยงไม่พิจารณาปัญหาซ้ำอีกครั้งเพราะจะทำให้เกิดวงวนและไม่สามารถทำงานได้จบ เป็นการบังคับให้แผ่ขยายขอบเขตการค้นหาไปยังพื้นที่ในส่วนที่ยังไม่ได้รับการค้นหา
ลักษณะพิเศษของการค้นทาบู

เพื่อที่จะทำให้ขั้นตอนวิธีการค้นทาบูมีความฉลาดจึงต้องรวมโครงสร้างข้อมูลที่ปรับตัวได้เข้าไปในขั้นตอนวิธีนี้ด้วย เพื่อที่จะใช้ในการเก็บข้อมูลที่เป็นประโยชน์จากการค้นหาครั้งก่อนหน้าหรือส่วนของข้อมูลที่ได้รับการแก้ปัญหาแล้ว การที่การค้นทาบูมีการเพิ่มประสิทธิภาพด้วยโครงสร้างข้อมูลที่ปรับตัวได้นี้ ทำให้การค้นทาบูเป็นขั้นตอนวิธีที่ใช้หน่วยความจำได้อย่างมีประสิทธิภาพ เพราะว่าโครงสร้างข้อมูลที่ปรับตัวได้จะไม่ทำสำเนาของหน่วยความจำเดิมทั้งหมดเพียงแต่ปรับเปลี่ยนบางส่วน ทำให้สามารถใช้พื้นที่หน่วยความจำได้อย่างประหยัด
ตัวอย่าง ปัญหาเดินทางของพนักงานขาย

ปัญหาเดินทางของพนักงานขายสินค้าเป็นตัวอย่างการทำงานของการค้นแบบทาบู โดยพนักงานขายต้องการเดินทางไปตามเมืองต่าง ๆ เพื่อขายสินค้า แต่การเดินทางมีได้หลายรูปแบบขึ้นกับจำนวนเมืองที่ต้องไป ปัญหานี้ต้องการหาเส้นทางการเดินทางไปทั่วทุกเมืองแล้วได้ระยะทางรวมสั้นที่สุด ตัวอย่างเช่นถ้าเมือง ก และเมือง ข อยู่ติดกันและมีเมือง ค ซึ่งอยู่ห่างออกไป ระยะทางที่ใช้ในการเดินทางไปทั้งสามเมือง โดยเดินทางผ่านเมือง ก และ ข ก่อนจากนั้นไปสิ้นสุดที่เมือง ค จะน้อยกว่าการเดินทางจากเมือง ก หรือ ข ไปเมือง ค แล้วกลับยังเมืองที่เหลือเนื่องจากการหารูปแบบการเดินทางที่ดีที่สุดของปัญหาการเดินทางของพนักงานขายเป็นปัญหาเอ็นพีชนิดยาก จึงใช้วิธีการประมาณแบบฮิวริสติกได้ดี
บรรณานุกรม

Glover, F. and M. Laguna. (1997). Tabu Search. Kluwer, Norwell, MA.
Cvijovic, D.; Klinowski, J. "Taboo search - an approach to the multiple minima problem". Science 1995 267, 664-666.
การค้นหาแบบทริปเพิลเอสสตาร์

การค้นหาปริภูมิสถานะแบบ SSS* เป็นขั้นตอนวิธีการค้นหาปริภูมิสถานะแบบหนึ่ง ซึ่งถูกนำเสนอขึ้นโดย George Stockman ในปี ค.ศ. 1979 โดยขั้นตอนวิธีนี้จะทำการสืบค้นปริภูมิสถานะต้นไม้ของเกม (อังกฤษ: Game Tree) ซึ่งจะเป็นประโยชน์มากต่อการคิดหาวิธีสร้างปัญญาประดิษฐ์ขึ้นในการเล่นเกมเพื่อค้นหาสถานะที่ดีที่สุดที่จะสามารถแก้ไขปัญหาสถานการณ์นั้นๆ ได้ (ตัวอย่างเช่น การเล่นหมากกระดาน ซึ่งเราต้องหาเส้นทางที่เป็นไปได้ในขั้นถัดไป และเลือกวิธีเล่นที่ดีที่สุดเพื่อให้เราชนะ)
แนวคิดของ SSS*

แนวคิดของ SSS* นี้จะเป็นไปในลักษณะการค้นหาแบบกว้าง ซึ่งมีความคล้ายคลึงกับขั้นตอนวิธีของขั้นตอนวิธีเอสตาร์ ในที่นี้ SSS* จะมีแนวคิดพื้นฐานอยู่บนต้นไม้ของคำตอบ (solution tree) โดยทั่วไปต้นไม้ของคำตอบนี้จะสามารถเกิดจากต้นไม้ของเกม โดยการลดจำนวนของกิ่งในแต่ละปมที่เป็น MAX ให้เหลือ 1 กิ่ง (ปม Max ที่ว่านี้หมายถึงปมที่มีโอกาสชนะในการเล่นเกม ซึ่งในที่นี้จะเกี่ยวข้องกับ Minimax Theorem) แล้วเราจะได้แนวทางการแก้ไขปัญหาที่ดีที่สุดสำหรับปม MAX เนื่องจากเป็นการปรับปม MAX สำหรับทุกลำดับของการเล่นที่เป็นไปได้ซึ่งเกิดจากการเล่นของฝ่ายตรงข้าม
แนวคิดของ SSS* > ตัวอย่างของแนวคิด

สมมติให้มีต้นไม้สถานะของเกมมาให้แล้ว SSS* จะทำการค้นหาผ่านทางช่องว่างของส่วนหนึ่งของต้นไม้ของคำตอบ และทำการพิจารณาต้นไม้ย่อยต่างๆ และค่อยๆ ขยายขนาดของต้นไม้ย่อยๆ นั้นจนกระทั่งสามารถสร้างต้นไม้ของคำตอบเพียงต้นเดียวที่มีราก (root) ร่วมกัน และค่า Minimax นั้นยังคงค่าเดิมของต้นไม้ที่รับมา ในที่นี้ SSS* จะไม่พิจารณาปมที่ alpha-beta pruning จะทำการตัด และ SSS* อาจจะตัดกิ่งของปมที่ alpha-beta ไม่ได้ทำการตัด ซึ่ง George Stockman เห็นว่าขั้นตอนวิธี SSS* นี้น่าจะเป็นขั้นตอนวิธีที่ดีกว่า alpha-beta pruning อย่างไรก็ตาม Steve Rozen และ Judea Pearl ได้แสดงให้เห็นว่าจำนวนของตำแหน่งที่จะทำการบันทึกข้อมูลของ SSS* เมื่อเปรียบเทียบกับ alpha-beta แล้วจะเห็นว่ามันมีขอบเขตที่จำกัด และโดยทั่วไปนั้นอาจจะไม่พอที่จะเพิ่มทรัพยากรอื่นๆ
ขั้นตอนวิธี

ในขั้นตอนวิธี SSS* นี้จะมี OPEN คือแถวคอยลำดับความสำคัญที่จะเก็บสถานะ (J,s,h) ไว้ที่ปมของต้นไม้ โดย J จะเป็นตัวที่อ้างอิงถึงปมใดๆในต้นไม้นั้น (สัญกรณ์ของดิวอี้จะถูกใช้ในการระบุถึงปมใดๆ และกำหนดให้ ε แทนรากของต้นไม้) s Є {L,S} เป็นสถานะของปม J (L คือปมที่ยังอยู่หรือก็คือปมที่ยังไม่ได้คิดผลของคำตอบ และ S คือปมที่ได้ผลลัพธ์ของคำตอบแล้ว) และ h Є {-∞,∞} จะเป็นค่าของปมที่ถูกหาคำตอบแล้ว ซึ่งค่าที่อยู่ใน OPEN จะถูกเรียงลำดับความสำคัญจากมากไปน้อยตามค่าh ถ้าหากมีมากกว่า 1 ปมที่มีค่าhมากที่สุดแล้ว ในที่นี้จะเลือกปมที่อยู่ซ้ายสุดของต้นไม้มา
OPEN := { (e,L,inf) }
while (true)   // ทำงานจนกว่าเงื่อนไขที่กำหนดจะเป็นจริง
  ดึงสถานะ (J,s,h) มาจากข้อมูลตัวแรกของ OPEN และเก็บไว้ที่ P
  ถ้า ปมJ คือ e และ สถานะ s ถูกหาคำตอบแล้ว(S)
           หยุดการทำงานและนำค่า h ไปใช้
  มิเช่นนั้น
           ทำการเรียกใช้ Γ สำหรับ p เพื่อหาคำตอบ
กระบวนการ Γ สำหรับ p = (J,s,h) จะถูกนิยามดังนี้ :
ถ้า สถานะ s ยังไม่ถูกหาคำตอบ(L)
      ถ้า ปมJ เป็นปมสุดท้ายของต้นไม้
          (1.) เพิ่มสถานะ ( J , S , min(h,value(J) ) ) ไปยัง OPEN
      มิเช่นนั้น ถ้า ปมJ เป็นปม MIN
          (2.) เพิ่มสถานะ ( ปมลูกซ้ายสุดของ J ,L,h) ไปยัง OPEN
      มิเช่นนั้น
          (3.) สำหรับ i ที่เป็นปมลูกของ J ให้ เพิ่มสถานะ (i,L,h) ไปยัง OPEN
  มิเช่นนั้น
      ถ้า ปมJ เป็นปม MIN
          (4.) เพิ่มสถานะ (ปมแม่ของ J ,S,h) ไปยัง OPEN
                 ลบทุกสถานะใน OPEN ที่เกี่ยวข้องกับปมลูกของJ
      มิเช่นนั้น ถ้า J เป็นลูกปมสุดท้าย
          (5.) เพิ่มสถานะ ( แม่ของ J ,S,h) ไปยัง OPEN
      มิเช่นนั้น
          (6.) เพิ่มสถานะ ( ปมถัดไปที่เกี่ยวข้องกับปม J ,L,h) ไปยัง OPEN   //  ให้ T เป็นปมแม่ของ J, ปมที่จะถูกเพิ่มคือปมลูกของ T ที่ไม่ใช่ปม J
การประยุกต์ใช้

การค้นปริภูมิสถานะนี้จะมีประโยชน์ในการนำไปคิดปัญญาประดิษฐ์ในการเล่นเกมแบบ Zero-Sum Game ซึ่งเป็นเกมที่ฝ่ายใดฝ่ายหนึ่งต้องเอาชนะฝ่ายตรงข้าม เช่น เกมกระดาน, เกมวางแผน ฯลฯ ซึ่งการคิดกลยุทธ์เพื่อหาทางที่จะชนะนี้จำเป็นที่จะต้องมีการคิดสถานะการเล่นล่วงหน้าไว้ก่อน และเลือกเส้นทางที่ดีที่สุดที่สามารถจะชนะคู่ต่อสู้ในเกมนั้นๆได้ โดยในที่นี้ SSS* จะเป็นข้อตอนวิธีหนึ่งที่จะช่วยในการหาสถานะเพื่อนำมาใช้ในการสร้างกลยุธท์เพื่อเอาชนะได้อย่างรวดเร็วในระดับหนึ่ง