摘要：In the last decades,evolutionary algorithms (EAs) have been successfully applied to solve various optimization problems in science and technology. These issues are usually categorized into two groups: i) Single-objective optimization (SOO),where each point in the search space of the problem is mapped to a target value scalar;and ii) Multi-objective optimization (MOO),where each point in the search space of the problem is mapped to a target vector. In this paper,we will introduce a completely new kind of third-party evolutionary multitasking,which allows simultaneous optimization of different optimization problems on a single population and is called multifactorial optimization (MFO)..
其他摘要：Trong vài thập kỷ vừa qua,các thuật toán tiến hóa (Evolutionary Algorithms - EA) đã được áp dụng thành công để giải các bài toán tối ưu khác nhau trong khoa học và kỹ thuật. Các vấn đề này thường được phân loại vào hai nhóm: i) Tối ưu hóa đơn mục tiêu (
