Decomposition of multi-objective ev

Decomposition of multi-objective evolutionary algorithm has better distribution, but the number of groups will increase
dramatically as the target number increases, seriously affecting the efficiency of the algorithm. This paper presents a decomposition of
multi-objective evolutionary algorithm based on estimation of distribution, the basic idea of which is: to decompose multiple objectives
into several single objective first and then to establish the probability model for every single objective based on the idea of estimation
of distribution, generating the solution by sampling. Numerical analysis and experiments show that the solution of the new algorithm
not only has better diversity and uniformity, but also the computational complexity of the algorithm is significantly lower than the
decomposition of multi-objective evolutionary algorithm, especially for optimization of three goals.

Kết quả (Việt) 1:

Phân hủy của thuật toán tiến hóa đa mục tiêu đã phân phối tốt hơn, nhưng số lượng các nhóm sẽ tăngđáng kể như là mục tiêu số tăng, nghiêm trọng ảnh hưởng đến hiệu quả của các thuật toán. Bài viết này trình bày một sự phân hủy củađa mục tiêu của thuật toán tiến hóa dựa trên các ước tính của phân phối, ý tưởng cơ bản đó là: để phân hủy nhiều mục tiêuvào một số duy nhất mục tiêu đầu tiên và sau đó thiết lập mẫu xác suất cho mỗi mục tiêu duy nhất dựa trên ý tưởng của dự toánphân phối, tạo ra các giải pháp bằng cách lấy mẫu. Phân tích số và thí nghiệm cho thấy rằng các giải pháp của các thuật toán mớikhông chỉ có tốt hơn tính đa dạng và tính đồng nhất, nhưng cũng có độ phức tạp tính toán của thuật toán là thấp hơn đáng kể so với cácphân hủy của thuật toán tiến hóa đa mục tiêu, đặc biệt là để tối ưu hóa của ba mục tiêu.

Kết quả (Việt) 2:

Phân hủy các thuật toán tiến hóa đa mục tiêu có phân phối tốt hơn, nhưng số lượng các nhóm sẽ làm tăng
đáng kể như tăng số mục tiêu, ảnh hưởng nghiêm trọng đến hiệu quả của thuật toán. Bài viết này trình bày một phân hủy của
thuật toán tiến hóa đa mục tiêu dựa trên dự toán của phân phối, các ý tưởng cơ bản của nó là: phân hủy nhiều mục tiêu
vào một số đơn mục tiêu đầu tiên và sau đó thiết lập các mô hình xác suất cho mỗi mục tiêu duy nhất dựa trên ý tưởng của dự toán
phân phối, tạo ra các giải pháp bằng cách lấy mẫu. Phân tích số và thí nghiệm cho thấy các giải pháp của các thuật toán mới
không chỉ có sự đa dạng hơn và đồng nhất, nhưng cũng phức tạp tính toán của thuật toán là thấp hơn đáng kể
phân hủy của thuật toán tiến hóa đa mục tiêu, đặc biệt là để tối ưu hóa của ba bàn thắng.