function and assigned a fitness val

function and assigned a fitness value. Selection is restricted only within subpopulations.

Crossover and mutation operators are applied on the combined population.

7.2.2 Multi-objective GA

Fonseca and Fleming (1993) first proposed the non-dominated solutions of MOGAs. They

also emphasized maintaining the diversity in non-dominated solutions. The fitness of the

individuals (i.e., solutions) is computed and then each solution is checked for its domination

in the population. A ranking procedure is carried out for all solutions in the population. An

individual’s ranking equals the number of individuals better than it in terms of all the objectives

plus one. There must be at least one solution with rank 1 and the maximum rank of a solution

cannot be more than the population size N. All ranks between 1 and N may not necessarily be

assigned to solutions in a population. Non-dominated solutions are assigned a rank equal to 1.

Fitness is assigned to a solution based on its rank. In order to maintain diversity among non-
dominated solutions, Fonseca and Fleming (1993) used the niching technique for solutions of

each rank. A pseudo-code for generic MOGA is given below:

gen ← 0

Initialize population

Evaluate objective values

Assign rank based on Pareto dominance

Compute niche count

Assign linearly scaled fitness

Assign shared fitness

Do while (gen < Max generation)

{

Select using Stochastic Universal Sampling

Perform crossover

Perform mutation

Evaluate objective values

Assign rank based on Pareto dominance

Compute niche count

Assign linearly scaled fitness

Assign shared fitness

gen ← gen + 1

}

7.2.3 Niched Pareto GA

NPGA was proposed by Horn et al.(1993, 1994), where a tournament selection based on Pareto

dominance is applied. In the tournament selection, two individuals are randomly chosen and

compared against a subset of the population (typically 10%) for dominance. If one of them is

dominated by the subset of population and the other is not, then the non-dominated individual

is selected. If both the individuals are dominated or non-dominated by the subset of population,

they are checked with the offspring population and the niche count is calculated. The individual

with smaller niche count wins the tournament selection. The advantage of NPGA is that the

fitness assignment to each individual is not needed.

Kết quả (Việt) 1:

chức năng và gán một giá trị thể dục. Lựa chọn là bị giới hạn chỉ trong quần thể.Quốc gia sử dụng chéo và đột biến được áp dụng trên dân số kết hợp.7.2.2 đa mục tiêu GAFonseca và Fleming (1993) lần đầu tiên đề xuất các giải pháp phòng không thống trị của MOGAs. Họcũng nhấn mạnh việc duy trì sự đa dạng trong phòng không thống trị giải pháp. Tập thể dục của cáccá nhân (ví dụ, giải pháp) được tính và sau đó mỗi giải pháp được kiểm tra cho sự thống trị của nótrong dân số. Một thủ tục xếp hạng được thực hiện cho tất cả các giải pháp trong dân số. MộtXếp hạng của cá nhân bằng số lượng cá nhân tốt hơn so với nó trong điều khoản của tất cả các mục tiêucộng với một. Phải có ít nhất một giải pháp với cấp bậc 1 và cấp bậc tối đa của một giải phápkhông thể là nhiều hơn kích thước dân số N. Tất cả các cấp bậc từ 1 đến N có thể không nhất thiết phảiđược gán cho các giải pháp trong dân. Phòng Không thống trị giải pháp được gán một bằng xếp hạng cho 1.Thể dục được gán cho một giải pháp dựa trên xếp hạng của nó. Để duy trì sự đa dạng trong số khônggiải pháp chi phối, Fonseca và Fleming (1993) sử dụng các kỹ thuật niching cho các giải pháp củamỗi cấp bậc. Một mã giả cho chung MOGA đưa ra dưới đây:gen ← 0Khởi tạo dânĐánh giá khách quan giá trịChỉ định xếp hạng dựa trên sự thống trị ParetoTính toán số lượng thích hợpThể dục Ấn định tuyến tính thu nhỏGán thể dục chia sẻTrong khi (gen < Max thế hệ){Chọn bằng cách sử dụng mẫu Universal ngẫu nhiênThực hiện chéoThực hiện đột biếnĐánh giá khách quan giá trịChỉ định xếp hạng dựa trên sự thống trị ParetoTính toán số lượng thích hợpThể dục Ấn định tuyến tính thu nhỏGán thể dục chia sẻgen ← gen + 1}7.2.3 niched Pareto GANPGA đã được đề xuất bởi Horn et al. (1993, 1994), nơi một lựa chọn giải đấu dựa trên Paretosự thống trị được áp dụng. Trong việc lựa chọn giải đấu, hai cá nhân được lựa chọn ngẫu nhiên vàso sánh với một tập hợp con của dân (thường là 10%) cho sự thống trị. Nếu một trong số họ làchủ yếu là tập hợp con của dân số và các khác là không, sau đó là cá nhân phòng không chủ yếuđược chọn. Nếu cả hai cá nhân được chi phối hoặc phòng không chủ yếu bởi tập hợp con của dân số,họ được kiểm tra với dân số con cái và tính thích hợp được tính. Cá nhânvới nhỏ hơn thích hợp tính thắng lựa chọn giải đấu. Lợi thế của NPGA là cácthể dục gán cho mỗi cá nhân không cần thiết.

Kết quả (Việt) 2:

chức năng và được gán một giá trị thể dục. Lựa chọn được giới hạn chỉ trong quần xã. Crossover và khai thác đột biến được áp dụng trên tổng dân số. 7.2.2 Multi-Mục tiêu GA Fonseca và Fleming (1993) đầu tiên đề xuất các giải pháp phi thống trị của Mogas. Họ cũng nhấn mạnh việc duy trì sự đa dạng trong các giải pháp phi thống trị. Sự phù hợp của các cá nhân (ví dụ, giải pháp) được tính toán và sau đó mỗi giải pháp được kiểm tra cho sự thống trị của nó trong dân số. Một thủ tục xếp hạng được thực hiện cho tất cả các giải pháp trong dân số. Một bảng xếp hạng cá nhân bằng số lượng cá thể tốt hơn so với nó trong điều kiện của tất cả các mục tiêu cộng với một. Phải có ít nhất một giải pháp với cấp bậc 1 và bậc tối đa của một giải pháp không thể có nhiều hơn so với quy mô dân số N. Tất cả cấp bậc giữa 1 và N có thể không nhất thiết phải được giao cho các giải pháp trong một quần thể. Các giải pháp phi thống trị được giao một dãy bằng 1. Thể dục được gán cho một giải pháp dựa trên thứ hạng của nó. Để duy trì sự đa dạng giữa các phi giải pháp chi phối, Fonseca và Fleming (1993) đã sử dụng các kỹ thuật niching cho các giải pháp của mỗi cấp. Một giả mã cho generic Moga được đưa ra dưới đây: gen ← 0 Initialize dân Đánh giá giá trị khách quan Chỉ định thứ hạng dựa trên Pareto thống trị thích hợp Compute đếm Assign tuyến tính thể dục thu nhỏ Assign chia sẻ tập thể dục Đừng while (gen <Max thế hệ) {Chọn sử dụng Stochastic phổ Sampling Thực hiện chéo Thực hiện đột biến Đánh giá giá trị khách quan Chỉ định thứ hạng dựa trên Pareto thống trị thích hợp Compute đếm Assign tuyến tính thể dục thu nhỏ Assign chia sẻ tập thể dục gen ← gen + 1} 7.2.3 Niched Pareto GA NPGA đã được đề xuất bởi Horn et al. (1993, 1994), nơi một lựa chọn giải đấu dựa trên Pareto thống trị được áp dụng. Trong việc lựa chọn giải đấu, hai cá nhân được chọn ngẫu nhiên và so sánh với một tập hợp con của dân (thông thường là 10%) đối với sự thống trị. Nếu một trong số họ được chi phối bởi các nhóm dân số và khác không có, sau đó các cá nhân không chi phối được chọn. Nếu cả hai cá nhân được chi phối hoặc không chi phối bởi các nhóm dân số, chúng được kiểm tra với dân số con cái và các số thích hợp được tính toán. Các cá nhân với số lượng thích hợp nhỏ hơn thắng lựa chọn giải đấu. Lợi thế của NPGA là phân thể dục để mỗi cá nhân là không cần thiết.