A general multi-objective optimizat

A general multi-objective optimization problem (also called multiple criteria optimization, multi-performance or vector optimization) is to find the design variables that optimize a vector objective function (F (Y) = {f1(Y), f2(Y), . . . , ft (Y)}) over a feasible design space. The objective functions are the quantities that the designer wishes to minimize, maximize, or attain at a certain value. This problem can be formulated as follows:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ปัญหาเพิ่มประสิทธิภาพหลายวัตถุประสงค์ทั่วไป (เรียกว่าหลายเงื่อนไขเพิ่มประสิทธิภาพ ปรับประสิทธิภาพหลายหรือเวกเตอร์) คือการ หาตัวแปรการออกแบบที่ปรับเวกเตอร์ฟังก์ชันวัตถุประสงค์ (F (Y) = {f1(Y), f2(Y),..., ฟุต (Y) }) ผ่านพื้นที่ออกแบบเป็นไปได้ แบบต้อง การย่อ ขยาย บรรลุที่ค่าฟังก์ชันวัตถุประสงค์ได้ ปัญหานี้สามารถจะถูกกำหนดเป็นดังนี้:

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพหลายวัตถุประสงค์ทั่วไป (ที่เรียกว่าการเพิ่มประสิทธิภาพหลายเกณฑ์ที่มีประสิทธิภาพหรือการเพิ่มประสิทธิภาพหลายเวกเตอร์) คือการหาตัวแปรการออกแบบที่เพิ่มประสิทธิภาพฟังก์ชันวัตถุประสงค์เวกเตอร์ (F (Y) = {f1 (Y), f2 (Y) ..., ฟุต (Y)}) มากกว่าการออกแบบพื้นที่ที่เป็นไปได้ ฟังก์ชั่นวัตถุประสงค์ปริมาณที่นักออกแบบมีความประสงค์จะลด, เพิ่มหรือบรรลุที่ค่าบางอย่าง ปัญหานี้สามารถสูตรดังต่อไปนี้:

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพหลายทั่วไป ( เรียกว่าหลายเกณฑ์การหาประสิทธิภาพหรือเพิ่มประสิทธิภาพหลายเวกเตอร์ ) เพื่อหาตัวแปรที่เพิ่มประสิทธิภาพการออกแบบเวกเตอร์ฟังก์ชันวัตถุประสงค์ ( F ( Y ) = { F1 , F2 ( Y ) ( Y ) . . . . . . . , ฟุต ( y ) } ) มากกว่าพื้นที่การออกแบบที่เป็นไปได้ วัตถุประสงค์ด้านปริมาณที่ผู้ออกแบบต้องการ ลด เพิ่ม หรือ บรรลุ ที่ ค่าปัญหานี้สามารถกำหนดได้ดังนี้