一种多目标资源受限项目调度问题的教学算法

针对多目标优化问题求解,提出基于群体分布特征的多目标自适应粒子群优化算法(pdMOPSO).首先借助统计方法分析归档集在决策空间的分布特征,以此划分进化状态,指导全局引导粒子的选择;然后设计粒子重排策

针对多目标情况下基于多次单点定位的统计平均处理失效问题，提出了一种新的多目标位置信息场定位算法。首先对二维角测量定位的精度进行了分析，推导了定位误差的协方差矩阵；而后选取不同的核函数，得到基于多次单点

为提高多目标粒子群算法的局部搜索能力，提出了一种模糊学习子群多目标粒子群算法（FLSMOPSO）。在搜索过程中，每个粒子模糊自适应学习生成不确定的p个粒子形成一个子群而不是只产生一个新粒子，然后在其中

给出一种新型的在多目标优化条件下的进化算法群体停滞判别准则,并基于该准则提出一种合作型多目标优化协同进化算法.该算法在运行过程中自适应地决定子群体的新增和灭绝,使得子群体个数依据需要动态变化,减小了对

本文旨在介绍微电网多目标调度优化方案，使用改进的多目标粒子群算法进行计算，其中包含经济、可靠性和环保三个目标函数设置。我们将详细探讨如何通过此方案进行系统优化，提高微电网的性能表现，降低成本和环境污染

针对Mean Shift算法在目标跟踪过程中因核窗宽不变导致目标尺度变化时定位不精确的问题,提出了融入边缘检测的方法计算目标大小,从而实现自适应调整核窗宽的改进算法。当目标丢失和发生遮挡时,结合Kal

一种关于机动目标跟踪的新算法，一篇论文，需要的拿去好了

一种基于分块加权彩色直方图特征的目标表示方法.将图像分为部分叠加的块,分别对每块计算加权量化彩色直方图,构成直方图组.将直方图组用于基于meanshift的彩色目标跟踪系统,利用Kalman滤波估计目

为解决常规的基于粒子滤波的目标跟踪算法,使用状态转移分布作为采样粒子的建议分布函数,没有考虑当前的观测值,从而造成定位时间长、定位精度低的问题.采用将最新的观测值融合到采样过程中,利用粒子群优化方法实

针对不确定多目标柔性作业车间调度问题,将工序加工时间采用区间数表示,以区间最大完工时间和区间机器总负荷为优化目标,构建多目标区间柔性作业车间调度模型,并设计一种多目标进化优化算法对该模型进行求解.算法