It is important to note that the fe

It is important to note that the feasible objective space not only contains Pareto- optimal solutions, but also solutions that are not optimal. We will give a formal definition of Pareto-optimal solutions later. Here, we simply mention that the entire feasible search space can be divided into two sets of solutions - a Pareto-optimal and a non-Pareto-optimal set. Consider solution E in Figure 11 and also in Table 1. By comparing this with solution C, we observe that the latter is better than solution E in both objectives. Since solution E has a larger weight and a larger end-deflection than solution C, the latter solution is clearly the better of the two. Thus, solution E is a sub-optimal solution and is of no interest to the user. When this happens in the comparison of two solutions, solution Cj^>saidJ|o_j£ommaie

Kết quả (Việt) 1:

Nó là quan trọng cần lưu ý rằng không gian mục tiêu khả thi không chỉ chứa Pareto - giải pháp tối ưu, nhưng cũng là giải pháp mà không phải là tối ưu. Chúng tôi sẽ cung cấp cho một định nghĩa chính thức của giải pháp tối ưu Pareto sau đó. Ở đây, chúng tôi chỉ đơn giản là đề cập đến không gian toàn bộ tìm khả thi có thể được chia thành hai bộ giải pháp - một Pareto-tối ưu và một tập hợp không-Pareto-tối ưu. Xem xét giải pháp E trong hình 11 và cũng có thể trong bảng 1. Bằng cách so sánh điều này với giải pháp C, chúng tôi quan sát rằng sau đó là tốt hơn so với giải pháp E trong cả hai mục tiêu. Kể từ khi giải pháp E có một trọng lượng lớn hơn và một kết thúc lớn hơn, độ lệch so với giải pháp C, các giải pháp sau này rõ ràng là tốt hơn trong hai. Vì vậy, giải pháp E là một giải pháp tiểu tối ưu và là không quan tâm đến người dùng. Khi điều này xảy ra trong so sánh của hai giải pháp, giải pháp Cj ^ > saidJ|o_j£ ommaie < _solutior ^ 3 hoặc giải pháp đó E bị chi phối bởi giải pháp C. Có tồn tại nhiều các giải pháp như vậy trong không gian tìm kiếm, có thể được chi phối bởi ít nhất một giải pháp từ các thiết lập tối ưu Pareto. Nói cách khác, có tồn tại ít nhất một giải pháp trong các thiết lập tối ưu Pareto, mà sẽ tốt hơn so với bất kỳ không-Pareto-giải pháp tối ưu. Nó là rõ ràng từ các cuộc thảo luận ở trên rằng trong nhiều mục tiêu tối ưu hóa các nhiệm vụ là để tìm các giải pháp tối ưu Pareto.

Kết quả (Việt) 2:

Điều quan trọng là cần lưu ý rằng không gian Mục tiêu khả thi không chỉ chứa các giải pháp tối ưu Pareto-, mà còn giải pháp mà không phải là tối ưu. Chúng tôi sẽ đưa ra một định nghĩa chính thức về các giải pháp tối ưu Pareto-sau. Ở đây, chúng tôi chỉ đơn giản là biết toàn bộ không gian tìm kiếm khả thi có thể được chia thành hai bộ giải pháp - một Pareto tối ưu và một bộ phi Pareto tối ưu. Hãy xem xét giải pháp E trong hình 11 và cũng trong Bảng 1. Bằng cách so sánh này với giải pháp C, chúng tôi nhận thấy rằng sau này là tốt hơn so với giải pháp E trong cả hai mục tiêu. Kể từ giải pháp E có trọng lượng lớn hơn và một kết thúc lệch lớn hơn so với giải pháp C, các giải pháp sau này là rõ hơn về hai. Vì vậy, giải pháp E là một giải pháp tối ưu phụ và không quan tâm đến người sử dụng. Khi điều này xảy ra trong các so sánh của hai giải pháp, giải pháp Cj ^> saidJ | o_j £ ommaie <_solutior ^ 3 hay rằng giải pháp E bị chi phối bởi giải pháp C. Có tồn tại nhiều giải pháp như vậy trong không gian tìm kiếm, có thể bị chi phối bởi ít nhất một giải pháp từ tập Pareto tối ưu. Nói cách khác, tồn tại ít nhất một giải pháp trong tập Pareto tối ưu, mà sẽ là tốt hơn so với bất kỳ giải pháp phi Pareto tối ưu. Rõ ràng là từ các cuộc thảo luận ở trên rằng trong tối ưu hóa đa mục tiêu nhiệm vụ là tìm ra giải pháp tối ưu Pareto.