From the solution steps, there are

From the solution steps, there are two main phases, pairing generation and pairing optimization, to provide a solution for the daily crew pairing. Most researches use enumeration way in the former phase. The drawbacks of enumeration are the solution space will be limited and time consuming for planners. Therefore, we use the genetic algorithms (GA) to integrate both phases. Genetic algorithms, first introduced by Holland, were later improved by many researchers (Holland, 1975; Leung and Wang, 2001; Deb, 2003; Tsai et al., 2004). GAs possess the global explorer capabilities and have been successfully used in many multi-objective researches (Lee et al., 2007, Chou, 2008).

結果 (繁體中文) 1:

從解決方案的步驟，有兩個主要階段，配對生成和配對的優化，為客戶提供日常機組配對的解決方案。大多數研究使用枚舉的方式在前階段。枚舉的缺點是解空間將被限制，對規劃人員費時。因此，我們使用遺傳算法（GA），以兩相集成。遺傳算法，首先由荷蘭引進，後來被許多研究者改善（; Leung和王，2001年;荷蘭，1975年德布，2003; Tsai等，2004）。赤黴素具有全球資源管理能力，並已在許多多目標的研究已成功地用於（Lee等人，2007年，周杰倫，2008年）。

結果 (繁體中文) 2:

從解決方案步驟中，有兩個主要階段，配對生成和配對優化，為日常人員配對提供解決方案。大多數研究在前一階段使用枚舉方法。枚舉的缺點是解決方案空間有限，並且對規劃人員來說非常耗時。因此，我們使用遺傳演算法 （GA） 來集成兩個階段。遺傳演算法，最初由荷蘭引入，後來被許多研究人員改進（荷蘭，1975年;梁和王，2001年;Deb， 2003;蔡等人，2004年）。GA具有全球探索能力，並已成功應用於許多多目標研究（Lee等人，2007年，周，2008年）。

結果 (繁體中文) 3:

在求解步驟中，主要分為配對生成和配對優化兩個階段，為日常機組配對提供解決方案。在前一階段，大多數研究採用枚舉的方法。枚舉法的缺點是求解空間有限，對規劃者來說耗時。囙此，我們使用遺傳演算法來綜合這兩個階段。遺傳演算法最初是由荷蘭引進的，後來許多研究人員對其進行了改進（Holland，1975；Leung and Wang，2001；Deb，2003；Tsai et al.，2004）。GAs具有全球探測能力，已成功應用於多目標研究（Lee等人，2007，Chou，2008）。