The main advantage of the weighted

The main advantage of the weighted sum approach is a straightforward implementation. Since a single objective is used in fitness assignment, a single objective GA can be used with minimum modifications. In addition, this approach is computationally efficient. The main disadvantage of this approach is that not all Pareto-optimal solutions can be investigated when the true Pareto front is non-convex. Therefore, multi-objective GA based on the weighed sum approach have difficulty in finding solutions uniformly distributed over a non-convex tradeoff surface [1].

結果 (繁體中文) 1:

加權和方法的主要優點是簡單的實現。由於單個目標是在網絡連接的適應度分配所使用的，單目標GA能夠以最小MODI音響陽離子一起使用。此外，這種方法在計算上是外匯基金fi cient。這種方法的主要缺點是，並非所有的帕累托最優解決方案可當真正的帕累托前沿是非凸進行調查。因此，基於該加權和方法的多目標GA具有均勻地分佈在一個非凸折衷表面[1]連接nding溶液DIF音響culty。

結果 (繁體中文) 2:

加權和法的主要優點是實現簡單明瞭。由於單個目標用於健身分配，因此只需進行最小修改即可使用單個目標 GA。此外，這種方法的計算效率很高。這種方法的主要缺點是，當真正的帕雷托正面非凸時，並非所有帕雷托最佳解決方案都可以被研究。因此，基於稱重和法的多目標 GA 難以找到均勻分佈于非凸權衡表面 [1] 的解決方案。

結果 (繁體中文) 3:

加權和方法的主要優點是實現簡單。由於在能力分配中使用了單一目標，囙此可以使用具有最小修改的單一目標遺傳演算法。此外，這種方法在計算上是有效的。這種方法的主要缺點是當真實Pareto前沿是非凸的時，並不是所有的Pareto最優解都能被研究。囙此，基於加權和方法的多目標遺傳演算法在非凸折衷曲面上均勻分佈的解有困難[1]。