This book would not have been compl

This book would not have been completed without the dedication of a number of my students, namely Sameer Agrawal, Amrit Pratap, Tushar Goel and Thirunavukkarasu Meyarivan. They have helped me in writing computer codes for investigating the performance of the different algorithms presented in this book and in discussing with me for long hours various issues regarding multi-objective optimization. In this part of the world, where the subject of evolutionary algorithms is still a comparative fad, they were my colleagues and inspirations. I also appreciate the help of Dhiraj Joshi, Ashish Anand, Shamik Chaudhury, Pawan Nain, Akshay Mohan, Saket Awasthi and Pawan Zope. In any case, I must not forget to thank Nidamarthi Srinivas who took up the challenge to code the first viable multi-objective Evolutionary algorithm based on the non-domination concept. This ground-breaking study on non-dominated sorting genetic algorithms inspired many multi-objective Evolutionary algorithms researchers and certainly most of our multi-objective Evolutionary algorithms research activities at the Kanpur Genetic Algorithms Laboratory, housed at the Indian Institute of Technology Kanpur, India.

Kết quả (Việt) 1:

Cuốn sách này sẽ không có được hoàn thành mà không có sự cống hiến của một số sinh viên của tôi, cụ thể là mèo lười Agrawal, Amrit Pratap, Tushar Goel và Thirunavukkarasu Meyarivan. Họ đã giúp tôi bằng văn bản mã số máy tính cho điều tra hiệu suất của các thuật toán khác nhau trình bày trong cuốn sách này và thảo luận với tôi cho nhiều giờ các vấn đề khác nhau liên quan đến tối ưu hóa đa mục tiêu. Trong phần này của thế giới, nơi chủ đề của tiến hóa thuật toán vẫn là một mốt nhất thời so sánh, họ đã là đồng nghiệp và nguồn cảm hứng của tôi. Tôi cũng đánh giá cao sự giúp đỡ của anh thu Joshi, Ashish Anand, Shamik Chaudhury, Pawan Nain, Akshay Mohan, Saket Awasthi và Pawan Zope. Trong bất kỳ trường hợp nào, tôi phải không quên cảm ơn Nidamarthi Srinivas người đã lên những thách thức để mã đầu tiên khả thi đa mục tiêu tiến hóa thuật toán dựa trên khái niệm phòng không thống trị. Nghiên cứu này phá vỡ mặt đất trên không chi phối di truyền giải thuật sắp xếp truyền cảm hứng cho nhiều nhà nghiên cứu thuật toán tiến hóa đa khách quan và chắc chắn hầu hết các hoạt động nghiên cứu thuật toán đa mục tiêu tiến hóa Kanpur di truyền giải thuật phòng thí nghiệm, nằm tại Indian Institute of Technology Kanpur, Ấn Độ.

Kết quả (Việt) 2:

Cuốn sách này sẽ không thể hoàn thành nếu không có sự cống hiến của một số sinh viên của tôi, cụ thể là Sameer Agrawal, Amrit Pratap, Tushar Goel và Thirunavukkarasu Meyarivan. Họ đã giúp tôi viết mã máy tính để điều tra việc thực hiện các thuật toán khác nhau được trình bày trong cuốn sách này và thảo luận với tôi trong nhiều giờ vấn đề khác nhau liên quan đến tối ưu hóa đa mục tiêu. Trong phần này của thế giới, nơi mà các đối tượng của các thuật toán tiến hóa vẫn là một mốt nhất thời so sánh, họ là đồng nghiệp và là nguồn cảm hứng của tôi. Tôi cũng đánh giá cao sự giúp đỡ của Dhiraj Joshi, Ashish Anand, Shamik Chaudhury, Pawan Nain, Akshay Mohan, Saket Awasthi và Pawan Zope. Trong mọi trường hợp, tôi không được quên cảm ơn Nidamarthi Srinivas người đã lên các thách thức để mã thuật toán hữu hiệu đầu tiên đa mục tiêu tiến hóa dựa trên khái niệm không thống trị. Đây nghiên cứu mang tính đột phá trên không thống trị phân loại các thuật toán di truyền cảm hứng cho rất nhiều thuật toán tiến hóa đa mục tiêu nghiên cứu và chắc chắn nhất của thuật toán tiến hóa hoạt động nghiên cứu đa mục tiêu của chúng tôi tại Phòng thí nghiệm Algorithms Kanpur di truyền, trưng bày tại Viện Công nghệ Kanpur, Ấn Độ Ấn Độ.