Al-多目標優化演算法-博文路徑

阿新 • • 發佈：2018-12-03

參考博文：

　　多目標進化演算法(MOEA)概述：　　　　　https://blog.csdn.net/qithon/article/details/72885053

　　多目標優化問題的演算法及其求解：　　　　https://blog.csdn.net/paulfeng20171114/article/details/82454310

　　多目標優化-測試問題及其Pareto前沿：　 https://blog.csdn.net/qithon/article/details/78645090

　　多目標優化問題中常見分解方法的理解：　https://blog.csdn.net/jinjiahao5299/article/details/76045936

　　MOPSO多目標粒子群優化演算法：　　　　http://www.cnblogs.com/bnuvincent/p/5247369.html

Al-多目標優化演算法-博文路徑

參考博文：　　多目標進化演算法(MOEA)概述：　　　　　https://blog.csdn.net/qithon/article/details/72885053 　　多目標優化問題的演算法及其求解：　　　　https://blog.csdn.net/paulfeng20171114/article/

【原始碼】NSGA - II：一種基於進化演算法的多目標優化函式

NSGA-II是一種著名的多目標優化演算法。 NSGA-II is a very famous multi-objective optimization algorithm. 相應的函式為nsga_2(pop,gen)。 The function is nsga_2(pop,g

【電腦科學】【2016.10】多目標優化的模擬退火演算法研究

本文為英國埃克塞特大學（作者：Kevin Ian Smith）的電腦科學博士論文，共137頁。許多應用領域的計算優化問題都歸結為多目標優化問題，從而達到最小化或最大化的目的。如果（通常情況下）這些目標都是相互競爭的目標，則優化的目的是找出一組合適的解決方

Python遺傳演算法框架使用例項（二）多目標優化問題Geatpy for Python與Matlab的對比學習

在前面幾篇文章中，我們已經介紹了高效能Python遺傳和進化演算法框架——Geatpy的使用及一些案例。本篇就一個多目標優化例項進行展開講述，並且與使用Matlab工具箱得到相近效果進行一些對比： Geatpy已於2018.09.20更新至1.0.6版本

基於分解的多目標進化演算法（MOEA/D）

目錄 1、MOEA/D的特點 2、 MOEA/D的分解策略 3、MOEA/D的流程基於分解的多目標進化演算法（Multi-objectiveEvolutionary Algorithm Based on Decomposition, MOEA/D）將多目標優化問題被轉

多目標進化演算法簡介

1、多目標優化的基本概念多目標優化問題（MOP）可以被表示為：

多目標優化實驗平臺OTL使用說明書

多目標優化實驗平臺OTL（Copyright (C), Ruimin Shen, a legend）採用面向物件設計，將優化問題、運算元、演算法以及評價指標封裝成獨立的模板。由於平臺採用C++和Python混合程式設計搭建，對初學者有一定的門檻要求，下面對平臺的使用（如何新增自己演算法並進行試驗）

AIOPS最全講解TextRank演算法博文彙總

CSDN部落格自然語言處理入門(8)——TextRank jieba結巴分詞–關鍵詞抽取（核心詞抽取） textrank演算法原理與提取關鍵詞、自動提取摘要PYTHON TextRank演算法的基本原理及textrank4zh使用例項基於TextRank的關鍵詞提取演算法 TextR

深度多目標跟蹤演算法綜述

導言基於深度學習的演算法在影象和視訊識別任務中取得了廣泛的應用和突破性的進展。從影象分類問題到行人重識別問題，深度學習方法相比傳統方法表現出極大的優勢。與行人重識別問題緊密相關的是行人的多目標跟蹤問題。在多目標跟蹤問題中，演算法需要根據每一幀影象中目標的檢測結果，匹配已有的目標軌跡；對於

基於非支配排序的多目標PSO演算法

這一篇是Xue Bing在一區cybernetics發的論文，裡面提出了兩個多目標PSO特徵選擇演算法，一個是NSPSO另一個是CMDPSO。其中NSPSO是參考了NSGA2的框架和思想。下面具體說說NSPSO。非支配排序來自NSGA2中的非支配排序該需要儲存兩個量：

數模4 單目標優化、多目標優化

1、優化問題三要素：決策變數、目標函式、約束 2、單、多目標優化的關係：多目標優化問題的各個子目標之間是矛盾的 ,一個子目標的改善有可能會引起另一個或者另幾個子目標的效能降低 , 也就是要同時使多個子目標一起達到最優值是不可能的 , 而只能在它們中間進行協調和折中處

幾何建模相關多目標優化問題研究-摘要

計算機輔助設計的商業軟體可以分為兩大類：一類是平面設計軟體，一類是三維建模軟體平面曲線通常使用樣條來表示，光順性和連續度是對曲線質量的常見要求。有理二次貝塞爾曲線是一個常見的樣條曲線，然而固定引數後一方面限制了自由度，另一方面不利於尋找提高光順度的方法在表面張力的作用下生成的曲面具有非常好的光滑性

基於C#的多目標進化演算法平臺MOEAPlat實現

多目標進化算法系列基於C#實現，展示的結果包括近似Pareto前沿，具體的Pareto前沿資料，IGD值的變化曲線等，當然這些都是高度可定製化的。目前只提供了基於遺傳演算法的多目標進化演算法，交叉方式已提供SBX和DE兩種，變異方式為多項式突變。同時，

幾何建模相關多目標優化問題研究-基於正交流場的四邊形網格構造方法

基於正交流場的引數化方法四邊形網格在有限元分析中應用的非常廣泛，它的每個面都是四邊形，絕大多數頂點的度都是4，這樣的頂點成為奇異點。四邊形網格任何不包括奇異點的單連通區域內都可以與平面直角座標系的一部分建立同胚對映，使得頂點與座標系中橫縱座標都為整數的格點實現一一對應

幾何建模相關多目標優化問題研究-緒論

用適當的引數化方法構造二次有理貝塞爾樣條，可以讓他們達到C1連續，如果把拼接點處的兩個樣條的曲率約束為相同的，則可以達到G2連續。圓錐曲線的擬合精度已被證明可以小於O（h4）,而且能到達G2連續。目前已有方法可以構造出極值點更少的圓錐曲線樣條，這個方法的大致思路是分別找出樣條拼接點和曲線上的曲率極值點

幾何建模相關多目標優化問題研究-優化理論相關基礎

如果矩陣A是正定Hermite陣，那麼矩陣A可以做如下分解：其中L是一個下三角矩陣且主對角線元素嚴格正定，L*是L的共軛轉置矩陣。這就是喬里斯基分解。喬里斯基分解是唯一的：給定一個正定Hermite矩陣A，只有唯一一個主對角線元素嚴格正定的下三角矩陣L，滿足A = LL*。其逆命題也成立：對於可逆下三角陣

多目標跟蹤演算法評價指標

標準CLEAR-MOT測量，包括 Multi-Object Tracking Accuracy(MOTA) Multi-ObjectTracking Precision (MOTP)這兩個評價標準。此外，額外引入了若干指標來進行評價： ↑：表示得分越高越好，反之亦然。 Rec

多目標優化系列（三）MOEA/D

摘要該文中文名是：基於分解的多目標進化演算法。該方法將一個多目標優化問題分解為一組但目標優化問題並對他們同時優化。通過利用每一個子問題相鄰的子問題來優化他本身。引言（摘錄）多目標優化問題可以用該式子表示：其中Ω是決策空間，F：Ω→

基於擁擠距離與變異支配的多目標PSO演算法

這一篇是Xue Bing在一區cybernetics發的論文，裡面提出了兩個多目標PSO特徵選擇演算法，一個是NSPSO另一個是CMDPSO。其中NSPSO是參考了NSGA2的框架和思想。下面具體說說CMDPSO。 CMDPSO全稱是Crowding，Mutat

多目標進化演算法詳述-MOEA/D與NSGA2優劣比較

多目標進化算法系列 NSGA-II由Kalyanmoy Deb等人於2002年在文章"A Fast and Elitist Multiobjective Genetic Algorithm: NSGA-II"中提出，是對1994年提出的NSGA的改進，相比於

Al-多目標優化演算法-博文路徑

多目標進化演算法(MOEA)概述： https://blog.csdn.net/qithon/article/details/72885053

多目標優化問題的演算法及其求解： https://blog.csdn.net/paulfeng20171114/article/details/82454310

多目標優化-測試問題及其Pareto前沿： https://blog.csdn.net/qithon/article/details/78645090

多目標優化問題中常見分解方法的理解： https://blog.csdn.net/jinjiahao5299/article/details/76045936

MOPSO多目標粒子群優化演算法： http://www.cnblogs.com/bnuvincent/p/5247369.html

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　　多目標優化-測試問題及其Pareto前沿：　 https://blog.csdn.net/qithon/article/details/78645090

　　多目標優化問題中常見分解方法的理解：　https://blog.csdn.net/jinjiahao5299/article/details/76045936

　　MOPSO多目標粒子群優化演算法：　　　　http://www.cnblogs.com/bnuvincent/p/5247369.html