The primary objective in multi-obje

The primary objective in multi-objective optimization (MOO) is to evolve a set of solutions which are as close as possible to the Pareto-optimal (PO) front, while being as diverse as possible. In this article, a new evolutionary MOO algorithm called “Multi-objective Genetic Algorithm with Relative Distance (MOGARD)” is proposed. MOGARD uses the concept of relative distance parameter as the fitness function that helps in better convergence to the true PO-front. A novel diversity parameter is used to ensure a wide spread of the solutions. MOGARD incorporates the concept of elitism, using the archive concept as in SPEA2 [9].

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วัตถุประสงค์หลักในหลายวัตถุประสงค์เพิ่มประสิทธิภาพ (หมู่) จะพัฒนาชุดโซลูชั่นที่เป็นใกล้เคียงที่สุดกับหน้า Pareto ที่เหมาะสม (PO) ขณะที่หลากหลายที่สุด อัลกอริธึมที่วิวัฒนาการใหม่หมู่ที่เรียกว่า "วัตถุประสงค์หลายพันธุอัลกอริทึมกับญาติระยะ (MOGARD) " จะนำเสนอในบทความนี้ MOGARD ใช้แนวคิดของญาติห่างพารามิเตอร์เป็นฟังก์ชันออกกำลังกายที่ช่วยในการบรรจบกันดีจริงหน้า PO ใช้พารามิเตอร์นวนิยายหลากหลายให้ความกว้างของการแก้ปัญหา MOGARD รวมแนวคิดของ elitism การใช้แนวคิดการเก็บถาวรใน SPEA2 [9]

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วัตถุประสงค์หลักในการเพิ่มประสิทธิภาพหลายวัตถุประสงค์ (MOO) เป็นที่จะพัฒนาชุดของการแก้ปัญหาที่มีความใกล้เคียงเป็นไปได้ที่จะ Pareto ที่ดีที่สุด (PO) ด้านหน้าในขณะที่เป็นที่เป็นความหลากหลายที่เป็นไปได้ ในบทความนี้เป็นขั้นตอนวิธีวิวัฒนาการหมู่ใหม่ที่เรียกว่า "หลายวัตถุประสงค์อัลกอริทึมที่มีระยะทางสัมพัทธ์ (MOGARD)" จะเสนอ MOGARD ใช้แนวคิดของพารามิเตอร์ญาติห่างเป็นฟังก์ชั่นการออกกำลังกายที่จะช่วยในการบรรจบกันดีกว่าที่จะเป็นจริง PO-ด้านหน้า พารามิเตอร์หลากหลายนวนิยายถูกนำมาใช้เพื่อให้แน่ใจว่าการแพร่กระจายกว้างของการแก้ปัญหา MOGARD รวมเอาแนวคิดของอภิสิทธิ์ที่ใช้แนวคิดการจัดเก็บในขณะที่ SPEA2 [9]

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วัตถุประสงค์หลักในการเพิ่มประสิทธิภาพหลาย ( หมู่ ) พัฒนาชุดของโซลูชั่นที่ใกล้เคียงที่สุดกับตัวช่วยที่เหมาะสม ( PO ) ด้านหน้า ในขณะที่มีความหลากหลายมากที่สุด ในบทความนี้ , ใหม่วิวัฒนาการหมู่ขั้นตอนวิธีที่เรียกว่า " มัลติมีขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมกับญาติห่างๆ ( mogard ) " คือ การเสนอ mogard ใช้แนวคิดของระยะทางเทียบเป็นฟิตเนสพารามิเตอร์ฟังก์ชันที่ช่วยในการลู่เข้าดีกว่าด้านหน้า โป จริง พารามิเตอร์ชนิดใหม่ใช้ให้กระจายกว้างของโซลูชั่น mogard ประกอบด้วยแนวคิดคนรวย โดยใช้แนวคิดเก็บใน spea2 [ 9 ]