粒子群算法（启发式算法）的多目标优化，我也翻过一些这方面的论文。
单目标与多目标优化主要区别在于多目标优化问题有多个目标函数,一个解对于某个目标来说可能是较好的,而对于其他目标来讲可能是较差的。
因此，存在一个折衷解的集合，也就是所谓的Pareto集。
教科书上，解决多目标优化问题的方法一般是，通过数学变换把多目标转换为单目标求解，但是实际问题中涉及到多目标优化问题往往具有非线性、不可微、不连续等特征，难以用数学方法搞定。
而启发式算法则不需要这些严格条件，其实也是启发式算法兴起的原因。
单目标与多目标优化主要区别在于多目标优化问题有多个目标函数,一个解对于某个目标来说可能是较好的,而对于其他目标来讲可能是较差的。
因此，存在一个折衷解的集合，也就是所谓的Pareto集。
教科书上，解决多目标优化问题的方法一般是，通过数学变换把多目标转换为单目标求解，但是实际问题中涉及到多目标优化问题往往具有非线性、不可微、不连续等特征，难以用数学方法搞定。
而启发式算法则不需要这些严格条件，其实也是启发式算法兴起的原因。
2024/9/26 7:11:04
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本代码是以IEEE典型的4梯级水电站和3火电站为算法案例的优化程序，程序实现内容是水火电系统日前调度的多目标优化问题，也是用粒子群算法解决非线性规划问题的案例
2024/5/26 7:08:43
35KB
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文档中包含：A_Genetic_Revised_Adap.M文件：为改进的自适应遗传算法（单目标优化）；
A_Genetic_Revised_Adap_Multi.M文件：为改进的自适应遗传算法（多目标优化）；
AA_Genetic_Revised_Adap_hybrid_F_Swarm.M文件，为改进的自适应遗传算法和粒子群算法的混合算法（单目标优化）AAA_Multi_Genetic_Revised_Adap_hybrid_F_Swarm.M文件，为改进的自适应遗传算法和粒子群算法的混合算法（多目标优化）
A_Genetic_Revised_Adap_Multi.M文件：为改进的自适应遗传算法（多目标优化）；
AA_Genetic_Revised_Adap_hybrid_F_Swarm.M文件，为改进的自适应遗传算法和粒子群算法的混合算法（单目标优化）AAA_Multi_Genetic_Revised_Adap_hybrid_F_Swarm.M文件，为改进的自适应遗传算法和粒子群算法的混合算法（多目标优化）
2023/11/20 7:48:42
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Bar-ShalomY多目标多传感器目标跟踪书籍1995版；
内容包括杂波中的单目标跟踪、杂波中的机动目标跟踪、跟踪性能预测与检测门限优化、杂波中的目标跟踪：贝叶斯方法、杂波中的目标跟踪：非贝叶斯方法、多传感器跟踪和数据融合、成像传感器跟踪等。
内容包括杂波中的单目标跟踪、杂波中的机动目标跟踪、跟踪性能预测与检测门限优化、杂波中的目标跟踪：贝叶斯方法、杂波中的目标跟踪：非贝叶斯方法、多传感器跟踪和数据融合、成像传感器跟踪等。
2023/10/11 19:39:03
31.86MB
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1.添加了20多个单目标进化算法和100多个单目标测试问题。
平台目前含有150个算法和339个测试问题，涉及单目标优化、多目标优化、超多目标优化、组合优化、大规模优化、约束优化、多模态优化、昂贵优化、稀疏优化和偏好优化，测试问题包含机器学习、数据挖掘、网络科学、信号处理、调度、经济和工程中的实际问题。
2.全新开发的整体框架和图形界面，带有更多的模块及更强大的功能；
3.基于标签的过滤系统，使用户可以准确地选择针对不同类型问题的算法；
4.更加方便的问题定义方式，用户无需编写独立的代码文件即可自定义问题；
5.更加多样化的结果展示方式，问题的真实前沿面和可行区域可随种群一起展示；
6.提供中文用户手册。
平台目前含有150个算法和339个测试问题，涉及单目标优化、多目标优化、超多目标优化、组合优化、大规模优化、约束优化、多模态优化、昂贵优化、稀疏优化和偏好优化，测试问题包含机器学习、数据挖掘、网络科学、信号处理、调度、经济和工程中的实际问题。
2.全新开发的整体框架和图形界面，带有更多的模块及更强大的功能；
3.基于标签的过滤系统，使用户可以准确地选择针对不同类型问题的算法；
4.更加方便的问题定义方式，用户无需编写独立的代码文件即可自定义问题；
5.更加多样化的结果展示方式，问题的真实前沿面和可行区域可随种群一起展示；
6.提供中文用户手册。
2023/10/9 0:09:27
12.33MB
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与多目标跟踪（MultipleObjectTracking简称MOT）对应的是单目标跟踪（SingleObjectTracking简称SOT），按照字面意思来理解，前者是对连续视频画面中多个目标进行跟踪，后者是对连续视频画面中单个目标进行跟踪。
由于大部分应用场景都涉及到多个目标的跟踪，因此多目标跟踪也是目前大家主要研究内容，本文也主要介绍多目标跟踪。
跟踪的本质是关联视频前后帧中的同一物体（目标），并赋予唯一TrackID。
随着深度学习的兴起，目标检测的准确性越来越高，常见的yolo系列从V1到现在的V5（严格来讲V5不太算），mAP一个比一个高，因此基于深度学习的目标检测算法实际工程落地也越来
由于大部分应用场景都涉及到多个目标的跟踪，因此多目标跟踪也是目前大家主要研究内容，本文也主要介绍多目标跟踪。
跟踪的本质是关联视频前后帧中的同一物体（目标），并赋予唯一TrackID。
随着深度学习的兴起，目标检测的准确性越来越高，常见的yolo系列从V1到现在的V5（严格来讲V5不太算），mAP一个比一个高，因此基于深度学习的目标检测算法实际工程落地也越来
2023/9/13 21:20:03
406KB
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仿真伪随机相位编码脉冲雷达的信号处理。
(附录包含完整MATLAB程序)目标模拟分单目标和双目标两种情况。
单目标时，给出回波视频表达式，脉压和FFT后的表达式；
MATLAB仿真m序列的双值电平循环自相关函数，给出脉压后和FFT后的输出图形；
通过仿真说明脉压输出和FFT输出的SNR、时宽和带宽；
仿真说明脉压时多卜勒敏感现象和多卜勒容限及其性能损失。
双目标时，仿真出大目标旁瓣盖掩盖小目标的情况,仿真出距离分辨和速度分辨的情况。
(附录包含完整MATLAB程序)目标模拟分单目标和双目标两种情况。
单目标时，给出回波视频表达式，脉压和FFT后的表达式；
MATLAB仿真m序列的双值电平循环自相关函数，给出脉压后和FFT后的输出图形；
通过仿真说明脉压输出和FFT输出的SNR、时宽和带宽；
仿真说明脉压时多卜勒敏感现象和多卜勒容限及其性能损失。
双目标时，仿真出大目标旁瓣盖掩盖小目标的情况,仿真出距离分辨和速度分辨的情况。
2023/8/21 19:05:27
1.08MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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