多目标优化的方法和理论

提出一种手势分割问题的多目标优化模型, 并给出该模型的进化求解方法. 建立模型时, 以像素点的位置作为决策变量, 以像素点的颜色与人手肤色的差值作为目标函数. 此外, 根据手部像素点的位置具有相关性,

人员作为软件项目调度过程中的核心资源,其学习遗忘特性是无法忽视的.借鉴已有学习和遗忘模型,构建学习/遗忘效应与人员技能水平之间的动态关联模型,进而给出考虑人员学习/遗忘效应的软件项目调度多目标优化模型

提出一种自适应进化粒子群优化算法(AEPSO),以提高多目标优化PSO 算法的性能。 AEPSO 算法把非支配排序技术、自适应惯性权重和特殊的变异操作引入到PSO 算法中,来提高 算法的全局搜索能力和

针对传统多目标优化算法在其领域存在的多个子目标不能同时取优的问题，提出了一种基于改进的非支配排序遗传算法（non-dominatedsortinggeneticalgorithm-Ⅱ，NSGA-Ⅱ）多

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在考虑公交乘客出行行为的基础上,分4阶段进行公交网络优化。首先针对城市交通拥堵的现状采用绕行策略对公交线路进行优化。然后进行直达率计算,确定优化网络。以换乘最少为目标,用空间P方法对运输网络进行建模分

最优化理论的介绍，英文版，机器学习基础。。。。。。。

生活中存在大量的动态多目标优化问题,应用进化算法求解动态多目标优化问题受到越来越多的关注,而动态多目标测试函数对算法的评估起着重要的作用.在已有动态多目标测试函数的基础上,设计一组新的动态多目标测试函

matlab开发-同时特征选择和权重解决方案多目标优化方法。一种增强分类器性能的特征选择和加权算法。

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