GAs have been introduced to overcom

GAs have been introduced to overcome the computational drawbacks of numerical algorithms
which are characterized by complex derivatives and high sensitivity to imput data. These algorithms solve the optimization problems using natural evolution inspired techniques. They imitate the replication mechanisms of the biological genome and use the power of randomness to search the optimal or nearoptimal solution in the search domain

Kết quả (Việt) 1:

Khí đã được giới thiệu để khắc phục những hạn chế tính toán số thuật toánđó đặc trưng dẫn xuất phức tạp và nhạy cảm cao với imput dữ liệu. Các thuật toán này giải quyết tối ưu những vấn đề bằng cách sử dụng sự tiến hóa tự nhiên lấy cảm hứng từ kỹ thuật. Họ bắt chước các cơ chế nhân bản của gen sinh học và sử dụng sức mạnh của ngẫu nhiên để tìm ra giải pháp tối ưu hoặc nearoptimal thuộc phạm vi tìm kiếm

Kết quả (Việt) 2:

GAS đã được giới thiệu để khắc phục nhược điểm tính toán của thuật toán số
được đặc trưng bởi các dẫn xuất phức tạp và nhạy cảm cao để imput dữ liệu. Các thuật toán giải quyết các vấn đề tối ưu hóa sử dụng các kỹ thuật lấy cảm hứng từ sự tiến hóa tự nhiên. Họ bắt chước cơ chế tái tạo của bộ gen sinh học và sử dụng sức mạnh của sự ngẫu nhiên để tìm kiếm các giải pháp tối ưu hoặc nearoptimal trong lĩnh vực tìm kiếm