We then evaluated the computational

We then evaluated the computational time for obtaining solutions for the test problems as well as
the quality of solutions through a computational study. To conduct this computational study, we
generated a set of test problems with different sizes. Totally 16 classes of test problems with
different sizes was randomly generated. For each class of the test problem we generated 10 different
test problems. We then solved the generated test problems using our developed GA and also solved
the LP relaxation of the same test problems. Considering the solution of LP-relaxed problem as an
upper bound of the optimal solution for each test problem, we evaluated the quality of the GA
solutions.
The results obtained by the computational study, reveal that in average, GA's solutions deviate less
than 10 percent of the upper bound of the optimal values. The results demonstrate that the proposed
genetic algorithm is capable of obtaining high-quality solutions for the problem.

Kết quả (Việt) 1:

Sau đó chúng tôi đánh giá thời gian tính toán để có giải pháp cho các vấn đề thử nghiệm cũng nhưchất lượng của các giải pháp thông qua một nghiên cứu tính toán. Để tiến hành nghiên cứu tính toán này, chúng tôitạo ra một tập các vấn đề thử nghiệm với các kích cỡ khác nhau. Hoàn toàn 16 các lớp của các bài kiểm tra vấn đề vớiKích thước khác nhau đã được tạo ra ngẫu nhiên. Cho mỗi lớp vấn đề kiểm tra của chúng tôi tạo ra 10 khác nhaukiểm tra vấn đề. Chúng tôi sau đó đã giải quyết những vấn đề kiểm tra được tạo ra bằng cách sử dụng của chúng tôi phát triển GA và cũng đã giải quyếtthư giãn LP của thử nghiệm cùng một vấn đề. Xem xét các giải pháp của vấn đề LP thoải mái như mộtràng buộc của các giải pháp tối ưu cho từng vấn đề kiểm tra, chúng tôi đánh giá chất lượng của các GAgiải pháp.Kết quả thu được bằng cách nghiên cứu tính toán, tiết lộ rằng trong trung bình, giải pháp của GA đi chệch ít hơnhơn 10 phần trăm ràng buộc của các giá trị tối ưu. Kết quả chứng minh rằng các đề xuấtthuật toán di truyền là có khả năng thu được các chất lượng cao các giải pháp cho vấn đề.

Kết quả (Việt) 2:

Sau đó chúng tôi đánh giá thời gian tính toán để đạt được giải pháp cho vấn đề kiểm tra cũng như
chất lượng của giải pháp thông qua một nghiên cứu tính toán. Để tiến hành nghiên cứu tính toán này, chúng tôi
tạo ra một loạt các vấn đề thử nghiệm với các kích cỡ khác nhau. Hoàn toàn 16 lớp của các vấn đề thử nghiệm với
các kích cỡ khác nhau được tạo ra một cách ngẫu nhiên. Đối với mỗi lớp của các vấn đề kiểm tra, chúng tôi tạo ra 10 khác nhau
vấn đề kiểm tra. Sau đó chúng tôi đã giải quyết được vấn đề kiểm tra được tạo ra sử dụng GA phát triển của chúng tôi và cũng giải quyết được
sự thư giãn LP trong những vấn đề thử nghiệm tương tự. Xem xét các giải pháp của vấn đề LP-thoải mái như một
ràng buộc trên các giải pháp tối ưu cho từng vấn đề kiểm tra, chúng tôi đánh giá chất lượng của GA
giải pháp.
Các kết quả thu được từ nghiên cứu tính toán, tiết lộ rằng trung bình, các giải pháp của GA đi chệch ít
hơn 10 phần trăm của trên ràng buộc của các giá trị tối ưu. Các kết quả cho thấy các đề xuất
thuật toán di truyền có khả năng đạt được các giải pháp chất lượng cao cho các vấn đề.