The application of EAs can be prohi

The application of EAs can be prohibitive when the evaluations
are computationally expensive or an explicit mathematical
fitness function is unavailable. Whilst the speed and
cost of rapid-prototyping continues to improve, fabricating
an evolved design before fitness can be assigned remains an
expensive task when potentially thousands of evaluations are
required (e.g., 10 min print time for each very simple individual
in [50]). However, given a sample D of evaluated
individuals N, a surrogate model, y = f (x), can be constructed,
where x is the genotype, and y, fitness, in order to compute
the fitness of an unseen data point x / ∈ D. The use of surrogate
models has been shown to reduce the convergence time
in evolutionary computation and multiobjective optimization;
see [51]–[53] for recent reviews. Alternative methods, such
as fitness inheritance [54], fitness imitation [55], and fitness
assignment [56] can also be used.
Typically, a set of evaluated genotypes

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การประยุกต์ใช้ EAs สามารถห้ามปรามการประเมินผลเมื่อมีการคำนวณราคาแพงหรือชัดเจนทางคณิตศาสตร์ฟังก์ชั่นการออกกำลังกายไม่พร้อมใช้งาน ขณะที่ความเร็วและค่าใช้จ่ายของอย่างรวดเร็วการสร้างต้นแบบอย่างต่อเนื่องเพื่อปรับปรุงการผลิตการออกแบบพัฒนาก่อนที่จะออกกำลังกายสามารถกำหนดยังคงเป็นงานที่มีราคาแพงเมื่ออาจพันของการประเมินผลจะต้อง(เช่น 10 นาทีเวลาการพิมพ์สำหรับแต่ละที่ง่ายมากใน[50]) . แต่ได้รับการพัฒนาเป็นตัวอย่างของการประเมินบุคคลที่ยังไม่มีรูปแบบตัวแทน y = f (? x) สามารถสร้างที่ไหนx มีจีโนไทป์และ y ที่ออกกำลังกายในการสั่งซื้อเพื่อคำนวณการออกกำลังกายของจุดเชื่อมต่อข้อมูลที่มองไม่เห็น ? x / ∈ D. การใช้ตัวแทนรุ่นได้รับการแสดงเพื่อลดเวลาในการบรรจบกันในการคำนวณวิวัฒนาการและการเพิ่มประสิทธิภาพmultiobjective; เห็น [51] - [53] สำหรับความคิดเห็นล่าสุด วิธีการทางเลือกเช่นเป็นมรดกออกกำลังกาย [54] เลียนแบบการออกกำลังกาย [55] และการออกกำลังกายที่ได้รับมอบหมาย[56] นอกจากนี้ยังสามารถนำมาใช้. โดยปกติชุดของยีนประเมิน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การประยุกต์ใช้ของ EAS สามารถห้ามปรามเมื่อประเมิน
เป็น computationally แพงหรือฟังก์ชันฟิตเนสทางคณิตศาสตร์
อย่างชัดเจน ไม่สามารถติดต่อได้ ในขณะที่ความเร็ว และต้นทุนของการสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็ว

มีการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง , fabricating วิวัฒนาการการออกแบบก่อนฟิตเนสสามารถมอบหมายยังคง
งานแพงเมื่ออาจนับพันของการวัด
ที่ต้องการ ( เช่น10 นาทีพิมพ์เวลาสำหรับแต่ละบุคคลในง่ายมาก
[ 50 ] ) แต่ให้ตัวอย่างของการประเมินบุคคล D
n รูปแบบตัวแทน , y = f ( x  ) สามารถสร้างเป็นทางพันธุกรรมที่ 
x และ y , ฟิตเนส , เพื่อคำนวณ
ฟิตเนสของจุดข้อมูลที่  x / ∈ใช้โมเดลตัวแทน
d ได้รับการแสดงเพื่อลดความเร็วเวลา
และเพิ่มประสิทธิภาพในการคำนวณเชิงวิวัฒนาการ multiobjective ;
ดู [ 51 ] - [ 53 ] สำหรับความคิดเห็นล่าสุด วิธีการทางเลือก เช่น
เป็นมรดกฟิตเนส [ 54 ] เทียม , ฟิตเนส [ 55 ] [ 56 ] งานและฟิตเนส

ปกติยังสามารถใช้ เป็นชุดประเมินพันธุ์