As mentioned earlier, VEGA [5] is t

As mentioned earlier, VEGA [5] is the first GA used to approximate the Pareto-optimal set by a set of nondominated solutions. In VEGA, population _ is randomly divided into K equal sized sub-populations; _1 , _2,…, _K. Then, each solution in subpopulation _ is assigned a fitness value based on objective function_. Solutions are selected from these subpopulations using proportional selection for crossover and mutation. Crossover and mutation are performed on the new population in the same way as for a single objective GA.

結果 (繁體中文) 1:

如前所述，VEGA [5]是RST GA用於由一組非支配解來近似帕累托最優集合中的網絡連接。在VEGA，人口_隨機劃分為K相等大小的子種群; _1，_2，...，_K。然後，在亞群的每種溶液_分配基於客觀FUNCTION_一個網絡連接的適應度值。解決方案是使用了交叉和變異的比例選擇這些亞群選擇。交叉和變異都以同樣的方式作為一個目標GA在新的人口進行。

結果 (繁體中文) 2:

如前所述，VEGA [5] 是第一個用於近似一組非主導解決方案的帕雷托最佳集的 GA。在VEGA中，人口+被隨機分為K等量的亞種群;#1 ， #2,...,_K.然後，根據目標function_，為亞填充中的每個解決方案分配一個適合值。解決方案是使用這些子群體選擇交叉和突變的比例選擇。交叉和突變以與單個目標 GA 相同的方式在新總體上執行。

結果 (繁體中文) 3:

如前所述，VEGA[5]是第一個用非支配解集逼近Pareto最優集的遺傳演算法。在織女星中，將種群隨機分為K個大小相等的亞種群；u1，u2，…，uk。然後，根據目標函數為亞種群中的每個解分配一個適應值。通過交叉和變異的比例選擇從這些子種群中選擇解。對新種群進行交叉和變異的方法與單目標遺傳演算法相同。