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Thereby, the design space is.. 翻译

原文（英语）：

Thereby, the design space is reduced to the set of optimal trade-offs: a first step in selecting an appropriate implementation. However, generating the Pareto-optimal front can be computationally expensive and is often infeasible, because the complexity of the underlying application prevents exact methods from being applicable. Evolutionary algorithms (EAs) are an alternative: they usually do not guarantee to identify optimal tradeoffs but try to find a good approximation 更多：https://www.bmcx.com/ , i.e., a set of solutions that are (hopefully) not too far away from the optimal front. Various multiobjective as are available, and certainly we are interested in the technique that provides the best approximation for a given problem.

翻译结果（简体中文）1：

从而，设计空间减少到一套最佳权衡：在选择合适的实施的第一步。然而，产生帕累托最优前可以计算的，往往是不可行的，因为底层应用程序的复杂性，防止确切的方法是适用。进化算法（EAS）是一种替代方法：他们通常不保证更多：https://www.bmcx.com/ ，以确定最佳的折衷方案，但试图找到一个很好的近似，即一套解决方案，（希望）不太远的最佳前。各种多目标，我们当然感兴趣的技术，它提供了一个给定的问题的最佳逼近。

翻译结果（简体中文）2：

从而，设计空间减少到集的最优的权衡：选择适当的执行的第一步。但是，生成帕累托最优的前面会计算成本高昂，往往是不可行的，因为基础应用程序的复杂性可防止精确方法适用。进化算法（EAs）是另一种方法：他们通常并不能保证确定最优的权衡更多：https://www.bmcx.com/ ，但尝试找到好的近似，即一组（希望如此）不是太远了从最优前面的解决方案。各种多目标是可用的因为，当然我们感兴趣的技术，它提供的最佳逼近为给定的问题。

翻译结果（简体中文）3：

因此,设计空间减少了一系列最佳权衡:第一步中选择一种合适的实现。然而,生成帕累托最优前面可以计算昂贵,并且通常是不可行的,因为底层应用程序的复杂性阻碍确切方法被适用。进化算法(EAs)是另一种选择:他们通常不保证识别最佳折衷但试图找到一个很好的近似值更多：https://www.bmcx.com/ ,即一组解决方案(希望)不太远离最佳的前面。各种多目标作为可用,当然我们感兴趣的技术,提供最好的近似,对给定的问题。

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