2.2.2 Objectives in Multi-Objective

2.2.2 Objectives in Multi-Objective Optimization
It is clear from the above discussion that, in principle, the search space in the context of multiple objectives can be divided into two non-overlapping regions, namely one which is optimal and one which is non-optimal. Although a two-objective problem is illustrated above, this is also true in problems with more than two objectives. In the case of conflicting objectives, usually the set of optimal solutions contains more than one solution. Figure 11 shows a number of such Pareto-optimal solutions denoted bv circles. In the presence of multiple Pareto-optimal solutions, it is difficult to -prefer one solution over the other without any further information about the problem. If higher- level information is satisfactorily available, this can be used to make a biased search (see Section 8.6 later). However, in the absence of any such information, all Pareto- optimal solutions are equally important. Hence, in the light of the ideal approach, it is important to find as many Pareto-optimal solutions as possible in a problem. Thus, it can be conjectured that there are two goals in a multi-objective optimization:

Kết quả (Việt) 1:

2.2.2 mục tiêu trong nhiều mục tiêu tối ưu hóaNó là rõ ràng từ các cuộc thảo luận ở trên rằng, về nguyên tắc, không gian tìm kiếm trong bối cảnh của nhiều mục tiêu có thể được chia thành hai không chồng chéo vùng, cụ thể là một mà là tối ưu và một trong đó là không tối ưu. Mặc dù một vấn đề hai mục tiêu được minh họa ở trên, điều này cũng đúng trong các vấn đề với hơn hai mục tiêu. Trong trường hợp xung đột mục tiêu, thường tập hợp các giải pháp tối ưu có nhiều hơn một giải pháp. Hình 11 cho thấy biểu hiện một số các giải pháp tối ưu Pareto bv vòng tròn. Sự hiện diện của nhiều giải pháp tối ưu Pareto, nó là khó khăn để - thích một giải pháp trên khác mà không có bất kỳ thông tin thêm về vấn đề. Nếu thông tin cao cấp có đáp ứng yêu cầu sẵn, điều này có thể được sử dụng để làm cho một thành kiến tìm kiếm (xem phần 8.6 sau này). Tuy nhiên, trong sự vắng mặt của bất kỳ thông tin nào như vậy, tất cả Pareto - giải pháp tối ưu là quan trọng không kém. Do đó, trong ánh sáng của phương pháp tiếp cận lý tưởng, nó là quan trọng để tìm giải pháp tối ưu Pareto càng nhiều càng tốt trong một vấn đề. Do đó, nó có thể được phỏng đoán rằng không có hai mục tiêu trong một tối ưu hóa đa mục tiêu:

Kết quả (Việt) 2:

2.2.2 Mục tiêu trong Tối ưu hóa Multi-Objective
Rõ ràng là từ các cuộc thảo luận ở trên đó, về nguyên tắc, không gian tìm kiếm trong bối cảnh nhiều mục tiêu có thể được chia thành hai khu vực không chồng chéo, cụ thể là một trong đó là tối ưu và một trong đó là không -optimal. Mặc dù một vấn đề hai mục tiêu được minh họa ở trên, điều này cũng đúng trong vấn đề với hơn hai mục tiêu. Trong trường hợp các mục tiêu mâu thuẫn nhau, thường là tập hợp các giải pháp tối ưu có nhiều hơn một giải pháp. Hình 11 cho thấy một số giải pháp Pareto tối ưu như ký hiệu vòng tròn bv. Trong sự hiện diện của nhiều giải pháp tối ưu Pareto, rất khó để -prefer một giải pháp trong khác mà không có thêm bất kỳ thông tin về vấn đề này. Nếu thông tin ở cấp cao hơn là thỏa đáng có sẵn, điều này có thể được sử dụng để thực hiện một tìm kiếm thiên vị (xem Phần 8.6 sau này). Tuy nhiên, trong trường hợp không có bất kỳ thông tin như vậy, tất cả các giải pháp tối ưu Pareto- là quan trọng không kém. Do đó, trong ánh sáng của phương pháp lý tưởng, điều quan trọng là phải tìm nhiều giải pháp tối ưu Pareto-càng tốt trong một vấn đề. Vì vậy, nó có thể được phỏng đoán rằng có hai bàn thắng trong một tối ưu hóa đa mục tiêu: