The presence of multiple objectives

The presence of multiple objectives in a problem gives solutions rise to a set of optimal
solutions (largely known as single optimal Pareto-optimal solutions), instead of a single optimal solution. In the absence of any further information, one of these Pareto-optimal solutions cannot be said to be better than the other. This demands a user to find as many Pareto-optimal solutions as possible. Classical optimization methods (including the multi criterion decision-making methods) suggest converting the multi-objective optimization problem to a single-objective optimization problem by emphasizing one particular Pareto-optimal solution at a time[1] When such a method is to be used for finding multiple solutions, it has to be applied many times, hopefully finding a different solution in each simulation run. Over the past decade, a number of evolutionary algorithms have been suggested[2,3].

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การปรากฏตัวของหลายวัตถุประสงค์ในปัญหาที่เกิดขึ้นจะช่วยให้การแก้ปัญหาการเพิ่มขึ้นเป็นชุดที่ดีที่สุดของ
การแก้ปัญหา (ที่รู้จักกันส่วนใหญ่เป็นโซลูชั่นที่ดีที่สุด Pareto เดียวที่ดีที่สุด) แทนที่จะเป็นทางออกที่ดีที่สุดเพียงครั้งเดียว ในกรณีที่ไม่มีข้อมูลใด ๆ เพิ่มเติมซึ่งเป็นหนึ่งในการแก้ปัญหาที่ดีที่สุด Pareto เหล่านี้ไม่สามารถบอกว่าจะดีขึ้นกว่าที่อื่น ๆ นี้ต้องการของผู้ใช้ที่จะหาทางแก้ปัญหาที่ดีที่สุด Pareto มากที่สุดเท่าที่เป็นไปได้ วิธีการเพิ่มประสิทธิภาพคลาสสิก (รวมถึงหลายวิธีเกณฑ์การตัดสินใจ) ขอแนะนำให้แปลงปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพหลายวัตถุประสงค์ที่จะเป็นปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพเดียววัตถุประสงค์โดยเน้นการแก้ปัญหา Pareto ที่ดีที่สุดอย่างใดอย่างหนึ่งโดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงเวลาที่ [1] เมื่อวิธีการดังกล่าวจะถูกนำมาใช้ สำหรับการหาโซลูชั่นหลายก็จะต้องมีการใช้หลายครั้งหวังว่าการหาวิธีการแก้ปัญหาที่แตกต่างกันในการจำลองการทำงานในแต่ละ ในช่วงทศวรรษที่ผ่านมาจำนวนของขั้นตอนวิธีวิวัฒนาการได้รับการแนะนำ [2,3]

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

มีวัตถุประสงค์หลายในปัญหาให้แก้ไขปัญหาให้ตั้งค่าที่เหมาะสมขึ้นโซลูชั่น ( ส่วนใหญ่เรียกว่าโตเดียวที่ดีที่สุดโซลูชั่นที่เหมาะสม ) , แทนของเดียวที่ดีที่สุดโซลูชั่น ในกรณีที่ไม่มีข้อมูลเพิ่มเติมใด ๆ หนึ่งในโซลูชั่นเหล่านี้ช่วยที่เหมาะสม ไม่สามารถพูดได้ว่าดีกว่าคนอื่น นี้ความต้องการของผู้ใช้เพื่อค้นหามากโตโซลูชั่นที่เหมาะสมที่สุด วิธีการเพิ่มประสิทธิภาพของคลาสสิก ( รวมถึงหลายเกณฑ์การตัดสินใจวิธีการ ) แนะนำการแปลงปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพการเพิ่มประสิทธิภาพหลายเดียวมีปัญหา โดยเน้นเฉพาะหนึ่งที่ดีที่สุดโซลูชันโตในเวลา [ 1 ] เมื่อวิธีนี้จะใช้สำหรับการค้นหาโซลูชั่นหลาย มันต้องใช้หลายครั้ง หวังว่าการหาโซลูชั่นที่แตกต่างกันในแต่ละ การเรียกใช้ กว่าทศวรรษที่ผ่านมาจำนวนของขั้นตอนวิธีเชิงวิวัฒนาการมีการแนะนำ [ 2 , 3 ]