- ข้อความ
- ประวัติศาสตร์
C. Main LoopInitially, a random par
C. Main Loop
Initially, a random parent population is created. The pop-
ulation is sorted based on the nondomination. Each solution is
assigned a fitness (or rank) equal to its nondomination level (1
is the best level, 2 is the next-best level, and so on). Thus, mini-
mization of fitness is assumed. At first, the usual binary tourna-
ment selection, recombination, and mutation operators are used
to create a offspring population of size . Since elitism
is introduced by comparing current population with previously
found best nondominated solutions, the procedure is different
after the initial generation. We first describe the th generation
of the proposed algorithm as shown at the bottom of the page.
The step-by-step procedure shows that NSGA-II algorithm is
simple and straightforward. First, a combined population
is formed. The population is of size . Then, the
population is sorted according to nondomination. Since all
previous and current population members are included in ,
elitism is ensured. Now, solutions belonging to the best non-
dominated set are of best solutions in the combined popu-
lation and must be emphasized more than any other solution in
the combined population. If the size of is smaller then ,
we definitely choose all members of the set for the new pop-
ulation . The remaining members of the population
are chosen from subsequent nondominated fronts in the order of
their ranking. Thus, solutions from the set are chosen next,
followed by solutions fromthe set , and so on. This procedure
is continued until no more sets can be accommodated. Say that
the set is the last nondominated set beyond which no other
set can be accommodated. In general, the count of solutions in
all sets from to would be larger than the population size.
To choose exactly population members, we sort the solutions
of the last front using the crowded-comparison operator
in descending order and choose the best solutions needed to fill
all population slots. The NSGA-II procedure is also shown in
Fig. 2. The new population of size is now used for se-
lection, crossover, andmutation to create a newpopulation
of size . It is important to note that we use a binary tournament
selection operator but the selection criterion is now based on the
crowded-comparison operator . Since this operator requires
both the rank and crowded distance of each solution in the pop-
ulation, we calculate these quantities while forming the popula-
tion , as shown in the above algorithm.
Consider the complexity of one iteration of the entire algo-
rithm. The basic operations and their worst-case complexities
are as follows:
1) nondominated sorting is ;
2) crowding-distance assignment is ;
3) sorting on is .
The overall complexity of the algorithm is , which is
governed by the nondominated sorting part of the algorithm. If
Initially, a random parent population is created. The pop-
ulation is sorted based on the nondomination. Each solution is
assigned a fitness (or rank) equal to its nondomination level (1
is the best level, 2 is the next-best level, and so on). Thus, mini-
mization of fitness is assumed. At first, the usual binary tourna-
ment selection, recombination, and mutation operators are used
to create a offspring population of size . Since elitism
is introduced by comparing current population with previously
found best nondominated solutions, the procedure is different
after the initial generation. We first describe the th generation
of the proposed algorithm as shown at the bottom of the page.
The step-by-step procedure shows that NSGA-II algorithm is
simple and straightforward. First, a combined population
is formed. The population is of size . Then, the
population is sorted according to nondomination. Since all
previous and current population members are included in ,
elitism is ensured. Now, solutions belonging to the best non-
dominated set are of best solutions in the combined popu-
lation and must be emphasized more than any other solution in
the combined population. If the size of is smaller then ,
we definitely choose all members of the set for the new pop-
ulation . The remaining members of the population
are chosen from subsequent nondominated fronts in the order of
their ranking. Thus, solutions from the set are chosen next,
followed by solutions fromthe set , and so on. This procedure
is continued until no more sets can be accommodated. Say that
the set is the last nondominated set beyond which no other
set can be accommodated. In general, the count of solutions in
all sets from to would be larger than the population size.
To choose exactly population members, we sort the solutions
of the last front using the crowded-comparison operator
in descending order and choose the best solutions needed to fill
all population slots. The NSGA-II procedure is also shown in
Fig. 2. The new population of size is now used for se-
lection, crossover, andmutation to create a newpopulation
of size . It is important to note that we use a binary tournament
selection operator but the selection criterion is now based on the
crowded-comparison operator . Since this operator requires
both the rank and crowded distance of each solution in the pop-
ulation, we calculate these quantities while forming the popula-
tion , as shown in the above algorithm.
Consider the complexity of one iteration of the entire algo-
rithm. The basic operations and their worst-case complexities
are as follows:
1) nondominated sorting is ;
2) crowding-distance assignment is ;
3) sorting on is .
The overall complexity of the algorithm is , which is
governed by the nondominated sorting part of the algorithm. If
0/5000
C. Main Loop
Initially, a random parent population is created. The pop-
ulation is sorted based on the nondomination. Each solution is
assigned a fitness (or rank) equal to its nondomination level (1
is the best level, 2 is the next-best level, and so on). Thus, mini-
mization of fitness is assumed. At first, the usual binary tourna-
ment selection, recombination, and mutation operators are used
to create a offspring population of size . Since elitism
is introduced by comparing current population with previously
found best nondominated solutions, the procedure is different
after the initial generation. We first describe the th generation
of the proposed algorithm as shown at the bottom of the page.
The step-by-step procedure shows that NSGA-II algorithm is
simple and straightforward. First, a combined population
is formed. The population is of size . Then, the
population is sorted according to nondomination. Since all
previous and current population members are included in ,
elitism is ensured. Now, solutions belonging to the best non-
dominated set are of best solutions in the combined popu-
lation and must be emphasized more than any other solution in
the combined population. If the size of is smaller then ,
we definitely choose all members of the set for the new pop-
ulation . The remaining members of the population
are chosen from subsequent nondominated fronts in the order of
their ranking. Thus, solutions from the set are chosen next,
followed by solutions fromthe set , and so on. This procedure
is continued until no more sets can be accommodated. Say that
the set is the last nondominated set beyond which no other
set can be accommodated. In general, the count of solutions in
all sets from to would be larger than the population size.
To choose exactly population members, we sort the solutions
of the last front using the crowded-comparison operator
in descending order and choose the best solutions needed to fill
all population slots. The NSGA-II procedure is also shown in
Fig. 2. The new population of size is now used for se-
lection, crossover, andmutation to create a newpopulation
of size . It is important to note that we use a binary tournament
selection operator but the selection criterion is now based on the
crowded-comparison operator . Since this operator requires
both the rank and crowded distance of each solution in the pop-
ulation, we calculate these quantities while forming the popula-
tion , as shown in the above algorithm.
Consider the complexity of one iteration of the entire algo-
rithm. The basic operations and their worst-case complexities
are as follows:
1) nondominated sorting is ;
2) crowding-distance assignment is ;
3) sorting on is .
The overall complexity of the algorithm is , which is
governed by the nondominated sorting part of the algorithm. If
Initially, a random parent population is created. The pop-
ulation is sorted based on the nondomination. Each solution is
assigned a fitness (or rank) equal to its nondomination level (1
is the best level, 2 is the next-best level, and so on). Thus, mini-
mization of fitness is assumed. At first, the usual binary tourna-
ment selection, recombination, and mutation operators are used
to create a offspring population of size . Since elitism
is introduced by comparing current population with previously
found best nondominated solutions, the procedure is different
after the initial generation. We first describe the th generation
of the proposed algorithm as shown at the bottom of the page.
The step-by-step procedure shows that NSGA-II algorithm is
simple and straightforward. First, a combined population
is formed. The population is of size . Then, the
population is sorted according to nondomination. Since all
previous and current population members are included in ,
elitism is ensured. Now, solutions belonging to the best non-
dominated set are of best solutions in the combined popu-
lation and must be emphasized more than any other solution in
the combined population. If the size of is smaller then ,
we definitely choose all members of the set for the new pop-
ulation . The remaining members of the population
are chosen from subsequent nondominated fronts in the order of
their ranking. Thus, solutions from the set are chosen next,
followed by solutions fromthe set , and so on. This procedure
is continued until no more sets can be accommodated. Say that
the set is the last nondominated set beyond which no other
set can be accommodated. In general, the count of solutions in
all sets from to would be larger than the population size.
To choose exactly population members, we sort the solutions
of the last front using the crowded-comparison operator
in descending order and choose the best solutions needed to fill
all population slots. The NSGA-II procedure is also shown in
Fig. 2. The new population of size is now used for se-
lection, crossover, andmutation to create a newpopulation
of size . It is important to note that we use a binary tournament
selection operator but the selection criterion is now based on the
crowded-comparison operator . Since this operator requires
both the rank and crowded distance of each solution in the pop-
ulation, we calculate these quantities while forming the popula-
tion , as shown in the above algorithm.
Consider the complexity of one iteration of the entire algo-
rithm. The basic operations and their worst-case complexities
are as follows:
1) nondominated sorting is ;
2) crowding-distance assignment is ;
3) sorting on is .
The overall complexity of the algorithm is , which is
governed by the nondominated sorting part of the algorithm. If
การแปล กรุณารอสักครู่..
C. Main Loop
Initially, a random parent population is created. The pop-
ulation is sorted based on the nondomination. Each solution is
assigned a fitness (or rank) equal to its nondomination level (1
is the best level, 2 is the next-best level, and so on). Thus, mini-
mization of fitness is assumed. At first, the usual binary tourna-
ment selection, recombination, and mutation operators are used
to create a offspring population of size . Since elitism
is introduced by comparing current population with previously
found best nondominated solutions, the procedure is different
after the initial generation. We first describe the th generation
of the proposed algorithm as shown at the bottom of the page.
The step-by-step procedure shows that NSGA-II algorithm is
simple and straightforward. First, a combined population
is formed. The population is of size . Then, the
population is sorted according to nondomination. Since all
previous and current population members are included in ,
elitism is ensured. Now, solutions belonging to the best non-
dominated set are of best solutions in the combined popu-
lation and must be emphasized more than any other solution in
the combined population. If the size of is smaller then ,
we definitely choose all members of the set for the new pop-
ulation . The remaining members of the population
are chosen from subsequent nondominated fronts in the order of
their ranking. Thus, solutions from the set are chosen next,
followed by solutions fromthe set , and so on. This procedure
is continued until no more sets can be accommodated. Say that
the set is the last nondominated set beyond which no other
set can be accommodated. In general, the count of solutions in
all sets from to would be larger than the population size.
To choose exactly population members, we sort the solutions
of the last front using the crowded-comparison operator
in descending order and choose the best solutions needed to fill
all population slots. The NSGA-II procedure is also shown in
Fig. 2. The new population of size is now used for se-
lection, crossover, andmutation to create a newpopulation
of size . It is important to note that we use a binary tournament
selection operator but the selection criterion is now based on the
crowded-comparison operator . Since this operator requires
both the rank and crowded distance of each solution in the pop-
ulation, we calculate these quantities while forming the popula-
tion , as shown in the above algorithm.
Consider the complexity of one iteration of the entire algo-
rithm. The basic operations and their worst-case complexities
are as follows:
1) nondominated sorting is ;
2) crowding-distance assignment is ;
3) sorting on is .
The overall complexity of the algorithm is , which is
governed by the nondominated sorting part of the algorithm. If
Initially, a random parent population is created. The pop-
ulation is sorted based on the nondomination. Each solution is
assigned a fitness (or rank) equal to its nondomination level (1
is the best level, 2 is the next-best level, and so on). Thus, mini-
mization of fitness is assumed. At first, the usual binary tourna-
ment selection, recombination, and mutation operators are used
to create a offspring population of size . Since elitism
is introduced by comparing current population with previously
found best nondominated solutions, the procedure is different
after the initial generation. We first describe the th generation
of the proposed algorithm as shown at the bottom of the page.
The step-by-step procedure shows that NSGA-II algorithm is
simple and straightforward. First, a combined population
is formed. The population is of size . Then, the
population is sorted according to nondomination. Since all
previous and current population members are included in ,
elitism is ensured. Now, solutions belonging to the best non-
dominated set are of best solutions in the combined popu-
lation and must be emphasized more than any other solution in
the combined population. If the size of is smaller then ,
we definitely choose all members of the set for the new pop-
ulation . The remaining members of the population
are chosen from subsequent nondominated fronts in the order of
their ranking. Thus, solutions from the set are chosen next,
followed by solutions fromthe set , and so on. This procedure
is continued until no more sets can be accommodated. Say that
the set is the last nondominated set beyond which no other
set can be accommodated. In general, the count of solutions in
all sets from to would be larger than the population size.
To choose exactly population members, we sort the solutions
of the last front using the crowded-comparison operator
in descending order and choose the best solutions needed to fill
all population slots. The NSGA-II procedure is also shown in
Fig. 2. The new population of size is now used for se-
lection, crossover, andmutation to create a newpopulation
of size . It is important to note that we use a binary tournament
selection operator but the selection criterion is now based on the
crowded-comparison operator . Since this operator requires
both the rank and crowded distance of each solution in the pop-
ulation, we calculate these quantities while forming the popula-
tion , as shown in the above algorithm.
Consider the complexity of one iteration of the entire algo-
rithm. The basic operations and their worst-case complexities
are as follows:
1) nondominated sorting is ;
2) crowding-distance assignment is ;
3) sorting on is .
The overall complexity of the algorithm is , which is
governed by the nondominated sorting part of the algorithm. If
การแปล กรุณารอสักครู่..
ค . หลักวน
ตอนแรกสุ่มผู้ปกครองประชากรจะถูกสร้างขึ้น ป๊อป -
ulation คือเรียงตาม nondomination . แต่ละวิธี
มอบหมาย ฟิตเนส ( หรือตำแหน่ง ) เท่ากับระดับของ nondomination ( 1
เป็นระดับที่ดีที่สุด 2 ถัดไปที่ดีที่สุดระดับและอื่น ๆ ) ดังนั้น มินิ -
mization ของฟิตเนสสันนิษฐาน ที่แรก ปกติ tourna ไบนารี -
การเลือก การ และผู้ประกอบการใช้
กลายพันธุ์เพื่อสร้างทายาทที่เป็นประชากรของขนาด ตั้งแต่ 24
เป็นที่รู้จักโดยการเปรียบเทียบกับก่อนหน้านี้พบว่าปัจจุบันประชากร
nondominated ที่ดีที่สุดโซลูชั่นขั้นตอนที่แตกต่างกัน
หลังจากรุ่นแรก แรกที่เราบรรยาย th Generation
ของวิธีที่เสนอที่แสดงที่ด้านล่างของหน้า
ขั้นตอนทีละขั้นตอนแสดงขั้นตอนวิธี nsga-ii คือ
ง่ายและตรงไปตรงมาแรก ,
ประชากรรวมกันเป็นรูปแบบ ประชากรมีขนาด งั้น
ประชากรจะเรียงตาม nondomination . ในเมื่อ
ก่อนหน้านี้และปัจจุบันสมาชิกของประชากรรวมใน
24 ว่า ขณะนี้มีโซลูชั่นที่เป็นของที่ดีที่สุด -
) ชุดของโซลูชั่นที่ดีที่สุดในการรวมกัน -
lation popu และต้องเน้นมากกว่าโซลูชันอื่นใน
ประชากรรวม ถ้าขนาดมันเล็กกว่าแล้ว
เราต้องเลือกสมาชิกทั้งหมดของการตั้งค่าสำหรับป๊อปใหม่
ulation . สมาชิกที่เหลือของประชากร
เลือกมาจากตามมา nondominated ครั้งในการสั่งซื้อของ
อันดับของพวกเขา ดังนั้น การแก้ไขปัญหาจากการตั้งค่าเลือกต่อไป
ตามด้วยโซลูชั่นจากชุดและอื่น ๆ ขั้นตอนนี้
เป็นอย่างต่อเนื่องจนกว่าจะไม่มีชุดสามารถอาศัย . บอกว่า
ชุดสุดท้าย ชุดอื่น ๆซึ่งไม่เกิน nondominated
ชุดสามารถอาศัย . โดยทั่วไปจำนวนของโซลูชั่นใน
ชุดทั้งหมดจากจะมีขนาดใหญ่กว่าขนาดประชากร .
ที่จะเลือกว่าประชากรสมาชิก เราจัดการโซลูชั่น
ของหน้าสุดท้าย โดยใช้การเปรียบเทียบ
แออัดในลำดับถัดลงและเลือกโซลูชั่นที่ดีที่สุดต้องกรอก
สล็อตของประชากรทั้งหมด ขั้นตอน nsga-ii ยังแสดงใน
รูปที่ 2 ประชากรใหม่ ขนาดตอนนี้ใช้เซ - -
lection ครอสโอเวอร์ andmutation , การสร้าง newpopulation
ขนาด . มันเป็นสิ่งสำคัญที่จะทราบว่าเราใช้ไบนารีการแข่งขัน
เลือกผู้ประกอบการ แต่เกณฑ์การคัดเลือกคือตอนนี้ขึ้นอยู่กับ
แออัดการเปรียบเทียบ . เนื่องจากผู้ประกอบการมีทั้งตำแหน่งและระยะทาง
แออัดของแต่ละโซลูชั่นใน pop -
ulation เราคำนวณปริมาณเหล่านี้ในขณะที่สร้างประชากร -
tion , ดังที่แสดงในขั้นตอนวิธีข้างต้น .
พิจารณาความซับซ้อนของอย่างหนึ่งของอัลโกทั้งหมด --
rithm . การดำเนินงานขั้นพื้นฐานและพลังงานของพวกเขาจะเป็นดังนี้ : (
) nondominated เรียงเป็น ;
12 ) กำหนดระยะห่างกันเป็น ;
3
) การเรียงลำดับบนคือ ความซับซ้อนโดยรวมของขั้นตอนวิธีที่
ควบคุมโดย nondominated ส่วนหนึ่งของขั้นตอนวิธีการเรียงลำดับ ถ้า
ตอนแรกสุ่มผู้ปกครองประชากรจะถูกสร้างขึ้น ป๊อป -
ulation คือเรียงตาม nondomination . แต่ละวิธี
มอบหมาย ฟิตเนส ( หรือตำแหน่ง ) เท่ากับระดับของ nondomination ( 1
เป็นระดับที่ดีที่สุด 2 ถัดไปที่ดีที่สุดระดับและอื่น ๆ ) ดังนั้น มินิ -
mization ของฟิตเนสสันนิษฐาน ที่แรก ปกติ tourna ไบนารี -
การเลือก การ และผู้ประกอบการใช้
กลายพันธุ์เพื่อสร้างทายาทที่เป็นประชากรของขนาด ตั้งแต่ 24
เป็นที่รู้จักโดยการเปรียบเทียบกับก่อนหน้านี้พบว่าปัจจุบันประชากร
nondominated ที่ดีที่สุดโซลูชั่นขั้นตอนที่แตกต่างกัน
หลังจากรุ่นแรก แรกที่เราบรรยาย th Generation
ของวิธีที่เสนอที่แสดงที่ด้านล่างของหน้า
ขั้นตอนทีละขั้นตอนแสดงขั้นตอนวิธี nsga-ii คือ
ง่ายและตรงไปตรงมาแรก ,
ประชากรรวมกันเป็นรูปแบบ ประชากรมีขนาด งั้น
ประชากรจะเรียงตาม nondomination . ในเมื่อ
ก่อนหน้านี้และปัจจุบันสมาชิกของประชากรรวมใน
24 ว่า ขณะนี้มีโซลูชั่นที่เป็นของที่ดีที่สุด -
) ชุดของโซลูชั่นที่ดีที่สุดในการรวมกัน -
lation popu และต้องเน้นมากกว่าโซลูชันอื่นใน
ประชากรรวม ถ้าขนาดมันเล็กกว่าแล้ว
เราต้องเลือกสมาชิกทั้งหมดของการตั้งค่าสำหรับป๊อปใหม่
ulation . สมาชิกที่เหลือของประชากร
เลือกมาจากตามมา nondominated ครั้งในการสั่งซื้อของ
อันดับของพวกเขา ดังนั้น การแก้ไขปัญหาจากการตั้งค่าเลือกต่อไป
ตามด้วยโซลูชั่นจากชุดและอื่น ๆ ขั้นตอนนี้
เป็นอย่างต่อเนื่องจนกว่าจะไม่มีชุดสามารถอาศัย . บอกว่า
ชุดสุดท้าย ชุดอื่น ๆซึ่งไม่เกิน nondominated
ชุดสามารถอาศัย . โดยทั่วไปจำนวนของโซลูชั่นใน
ชุดทั้งหมดจากจะมีขนาดใหญ่กว่าขนาดประชากร .
ที่จะเลือกว่าประชากรสมาชิก เราจัดการโซลูชั่น
ของหน้าสุดท้าย โดยใช้การเปรียบเทียบ
แออัดในลำดับถัดลงและเลือกโซลูชั่นที่ดีที่สุดต้องกรอก
สล็อตของประชากรทั้งหมด ขั้นตอน nsga-ii ยังแสดงใน
รูปที่ 2 ประชากรใหม่ ขนาดตอนนี้ใช้เซ - -
lection ครอสโอเวอร์ andmutation , การสร้าง newpopulation
ขนาด . มันเป็นสิ่งสำคัญที่จะทราบว่าเราใช้ไบนารีการแข่งขัน
เลือกผู้ประกอบการ แต่เกณฑ์การคัดเลือกคือตอนนี้ขึ้นอยู่กับ
แออัดการเปรียบเทียบ . เนื่องจากผู้ประกอบการมีทั้งตำแหน่งและระยะทาง
แออัดของแต่ละโซลูชั่นใน pop -
ulation เราคำนวณปริมาณเหล่านี้ในขณะที่สร้างประชากร -
tion , ดังที่แสดงในขั้นตอนวิธีข้างต้น .
พิจารณาความซับซ้อนของอย่างหนึ่งของอัลโกทั้งหมด --
rithm . การดำเนินงานขั้นพื้นฐานและพลังงานของพวกเขาจะเป็นดังนี้ : (
) nondominated เรียงเป็น ;
12 ) กำหนดระยะห่างกันเป็น ;
3
) การเรียงลำดับบนคือ ความซับซ้อนโดยรวมของขั้นตอนวิธีที่
ควบคุมโดย nondominated ส่วนหนึ่งของขั้นตอนวิธีการเรียงลำดับ ถ้า
การแปล กรุณารอสักครู่..
ภาษาอื่น ๆ
การสนับสนุนเครื่องมือแปลภาษา: กรีก, กันนาดา, กาลิเชียน, คลิงออน, คอร์สิกา, คาซัค, คาตาลัน, คินยารวันดา, คีร์กิซ, คุชราต, จอร์เจีย, จีน, จีนดั้งเดิม, ชวา, ชิเชวา, ซามัว, ซีบัวโน, ซุนดา, ซูลู, ญี่ปุ่น, ดัตช์, ตรวจหาภาษา, ตุรกี, ทมิฬ, ทาจิก, ทาทาร์, นอร์เวย์, บอสเนีย, บัลแกเรีย, บาสก์, ปัญจาป, ฝรั่งเศส, พาชตู, ฟริเชียน, ฟินแลนด์, ฟิลิปปินส์, ภาษาอินโดนีเซี, มองโกเลีย, มัลทีส, มาซีโดเนีย, มาราฐี, มาลากาซี, มาลายาลัม, มาเลย์, ม้ง, ยิดดิช, ยูเครน, รัสเซีย, ละติน, ลักเซมเบิร์ก, ลัตเวีย, ลาว, ลิทัวเนีย, สวาฮิลี, สวีเดน, สิงหล, สินธี, สเปน, สโลวัก, สโลวีเนีย, อังกฤษ, อัมฮาริก, อาร์เซอร์ไบจัน, อาร์เมเนีย, อาหรับ, อิกโบ, อิตาลี, อุยกูร์, อุสเบกิสถาน, อูรดู, ฮังการี, ฮัวซา, ฮาวาย, ฮินดี, ฮีบรู, เกลิกสกอต, เกาหลี, เขมร, เคิร์ด, เช็ก, เซอร์เบียน, เซโซโท, เดนมาร์ก, เตลูกู, เติร์กเมน, เนปาล, เบงกอล, เบลารุส, เปอร์เซีย, เมารี, เมียนมา (พม่า), เยอรมัน, เวลส์, เวียดนาม, เอสเปอแรนโต, เอสโทเนีย, เฮติครีโอล, แอฟริกา, แอลเบเนีย, โคซา, โครเอเชีย, โชนา, โซมาลี, โปรตุเกส, โปแลนด์, โยรูบา, โรมาเนีย, โอเดีย (โอริยา), ไทย, ไอซ์แลนด์, ไอร์แลนด์, การแปลภาษา.
- เมื่อคุณต้องการเดินทางมาประเทศไทยคุณจะต้
- またね
- ฟังเพลงอะไร
- Your children.
- ฉันคิดว่าสมควรที่จะประหารชีวิต
- Your children.
- เธออดทนกับความหิว
- ผลลัพธ์ (ภาษาอังกฤษ) 2:But I'm going to
- Just a kiss good nigth
- มันไม่เหมาะสม
- ผลลัพธ์ (ภาษาอังกฤษ) 1:Keep driving henc
- consciousness.
- And depart by car together at 6 a.m.
- efficient
- คุณพักที่ไหนในbkk
- รีบทำความสะอาด
- น้ำหก
- tends
- Skin mucus collection
- เพื่อนของฉันเป็นห่วง
- คล้ายแม่ของหล่อน
- กรุณาช่วยตรวจสอบ และแนะนำเกี่ยวกับวิธีกา
- ฉันเรียนในโรงเรียนที่มีชื่อเสียงเป็นอันด
- 성년
