3. Numerical Implementation For eac

3. Numerical Implementation
For each test MOP, E-NSGA-II performs 10 runs with different seeds to observe the
consistency of the outcome. The mean value of the measures reveals the average
evolutionary performance of E-NSGA-II and represents the optimization results in
comparison with other algorisms. The variance of the best solutions in 10 runs indicates the
consistency of an algorithm. E-NSGA-II is implemented by MATLAB.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

3
ตัวเลขสำหรับการดำเนินงานซับแต่ละการทดสอบ e-nsga-II ดำเนินการ 10 วิ่งมีเมล็ดที่แตกต่างกันที่จะสังเกตเห็นความสอดคล้อง
ของผล ค่าเฉลี่ยของมาตรการที่เผยให้เห็นถึงผลการดำเนินงานเฉลี่ย
วิวัฒนาการของ e-nsga-II และแสดงผลลัพธ์การเพิ่มประสิทธิภาพในการเปรียบเทียบกับ
algorisms อื่น ๆ ความแปรปรวนของการแก้ปัญหาที่ดีที่สุดใน 10 วิ่งบ่งชี้ความสอดคล้อง
จากอัลกอริทึมe-nsga-II ดำเนินการโดย MATLAB

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

3. ใช้งานตัวเลข
การ MOP, E NSGA II ดำเนินการรัน 10 กับเมล็ดพืชอื่น ๆ สังเกต
ความสอดคล้องของผลการ ค่าเฉลี่ยพบว่า ค่าเฉลี่ยการวัด
ประสิทธิภาพวิวัฒนาการของ E NSGA II และแสดงผลปรับ
เปรียบเทียบกับ algorisms อื่น ๆ บ่งชี้ความแปรปรวนของโซลูชั่นดีที่สุดในการทำงาน 10
ความสอดคล้องของขั้นตอนวิธีการ E NSGA II มีการนำมาใช้ โดย MATLAB

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

3 . เป็นตัวเลขการนำไปใช้งาน
สำหรับการทดสอบซับแต่ละห้อง e - nsga - II จะทำ 10 จะทำงานร่วมกับเมล็ดพันธุ์ที่แตกต่างในการสำรวจ
ความสอดคล้องของผลลัพธ์ที่ได้ มอบความคุ้มค่าของมาตรการที่เปิดเผยโดยเฉลี่ย
ประสิทธิภาพ เหนือกว่าของ E - nsga - II และแสดงผลการปรับแต่งใน
การเปรียบเทียบกับ algorisms อื่นๆ ความแตกต่างของโซลูชันที่ดีที่สุดใน 10 ทำงานแสดงว่า
ความสอดคล้องกันของอัลกอริธึมE - nsga - II มีการนำมาใช้โดย matlab