A novel Multi-Objective Evolutionar

A novel Multi-Objective Evolutionary Algorithm (MOEA), called Multi-objective Genetic Algorithm with Relative Distance (MOGARD) is described. A novel relative distance parameter that ensures convergence to the Pareto optimal front and a nearest neighbour based method for maintaining diversity in the non-dominated set is used. Two novel performance measures are formulated to
estimate the performance of the MOEAs. A penalty based constraint handling concept is introduced in MOGARD,for handling constraints. Experimental results demonstrate the superiority of MOGARD on several test problems, as compared to other recent and well known algorithms.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

นวนิยายหลายวัตถุประสงค์วิวัฒนาการอัลกอริทึม (MOEA), เรียกว่าวัตถุประสงค์หลายอัลกอริทึมพันธุมีญาติระยะ (MOGARD) ได้อธิบายไว้ ใช้พารามิเตอร์ระยะทางสัมพัทธ์นวนิยายเพื่อร่วมการ Pareto หน้าที่เหมาะสมและวิธีการตามเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดสำหรับการรักษาความหลากหลายในชุดไม่ครอบงำ ประเมินประสิทธิภาพนวนิยายสองมีสูตรผสมเพื่อประเมินประสิทธิภาพของ MOEAs โทษตามข้อจำกัดการจัดการแนวคิดถูกนำมาใช้ใน MOGARD การจัดการข้อจำกัด ผลการทดลองแสดงให้เห็นถึงความเหนือกว่าของ MOGARD บนปัญหาทดสอบหลาย เมื่อเทียบกับอัลกอริทึมอื่น ๆ ล่าสุด และรู้จักกันดี

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

นวนิยายหลายวัตถุประสงค์วิวัฒนาการอัลกอริทึม (MOEA) เรียกว่าหลายวัตถุประสงค์อัลกอริทึมที่มีระยะทางสัมพัทธ์ (MOGARD) อธิบายไว้ นวนิยายพารามิเตอร์ญาติห่างที่ช่วยให้บรรจบกับที่ดีที่สุดด้านหน้า Pareto และวิธีการตามเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดสำหรับการรักษาความหลากหลายในชุดที่ไม่ครอบงำถูกนำมาใช้ สองมาตรการประสิทธิภาพนวนิยายมีสูตรในการ
ประเมินประสิทธิภาพการทำงานของ MOEAs ที่ แนวคิดการจัดการ จำกัด โทษตามที่มีการแนะนำใน MOGARD สำหรับข้อ จำกัด ของการจัดการ ผลการทดลองแสดงให้เห็นถึงความเหนือกว่าของ MOGARD ปัญหาในการทดสอบหลายเมื่อเทียบกับอัลกอริทึมที่ผ่านมาและที่รู้จักกันดีอื่น ๆ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

นวนิยายหลายวัตถุประสงค์ วิวัฒนาการของ moea ) ที่เรียกว่าหลายวัตถุประสงค์ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมกับญาติห่างๆ ( mogard ) อธิบาย นวนิยายญาติทางไกลช่วยให้พารามิเตอร์การลู่เข้าช่วยที่ดีที่สุดด้านหน้าและใกล้เพื่อนบ้านตามวิธีการรักษาความหลากหลายในไม่ครอบงำชุดใช้ การวัดผลการปฏิบัติงานใหม่ เป็นสูตรสองประเมินการปฏิบัติงานของ moeas . การลงโทษตามข้อจำกัดในการจัดการแนวคิดแนะนำใน mogard สำหรับการจัดการกับข้อจำกัด ผลการทดลองแสดงให้เห็นถึงความเหนือกว่าของ mogard ปัญหาการทดสอบหลาย ๆ เมื่อเทียบกับอื่น ๆล่าสุดและรู้จักกันดีอัลกอริทึม