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为游戏中非玩家控制角色（NPC）设计自动寻路算法是人工智能领域研究的一大热点，随着游戏环境的复杂化，仅仅将路径长度作为游戏NPC路径规划的目标已经不能满足真实游戏场景的寻路要求。实际的游戏寻路需要获得
提出了一种基于密度熵的多目标粒子群算法（EMOPSO）。采用一个外部集保存所发现的Pareto最优解（精英）,并将外部集作为粒子的全局极值。为保证种群的多样性,当精英大于外部集的大小时采用一种基于密度
基于DSP和FPGA的多目标跟踪系统，刘金凤，，为了解决空中多目标跟踪中数据存储量、运算量大与实时处理之间的矛盾，本文先采用适合硬件移植的自适应分割算法和自适应中小目标
为了改进NSGAⅡ算法中存在的分布性等不理想问题，在NSGAⅡ的基础上提出了基于文化的多目标协同进化算法。该算法提出评测信念空间多样性的指标，从信念空间中提取知识，利用知识来指导种群的进化；提出知识假
提出一种新的多目标演化算法——基于斜率淘汰策略的多目标演化算法。利用基于斜率的淘汰策略，在演化过程中能以较低的时间复杂度更新精英空间、保存精英个体(Elitist)，且取得的解数量大，既保证了近似解集
小波域阈值滤波因其实现最简单，计算量最小而得到广泛的应用，但对不同信号而言，其阈值函数的选择将直接影响到滤波效果。由GaoHongYe提出的半软阈值法，因其参数实现算法的复杂度大而没有得到有效的应用。
论文研究-基于区域准则的多目标决策方法.pdf, 分析了代理值置换法（ＳＷＴ）使用中过于加重决策者和计算机负担的缺点，提出了基于所谓区域准则的多目标决策方法。给出了区域准则为常见的目标加权和准则下获
为了有效提取视频监控场景中的前景目标信息并准确跟踪目标的状态,提出一种基于混合高斯模型和Rao-Blackwellized蒙特卡洛数据关联的视频多目标跟踪方法。该方法根据场景中像素点的特征信息,利用混
论文研究-基于神经网络的多目标综合评价.pdf, 本文提出了基于神经网络的多目标综合评价方法。这种方法通过利用神经网络对于以往成功的评价样本的学习, 使得神经网络反映评价指标的偏好, 从而代替评价人
论文研究-基于图层叠加的多目标选址模型.pdf, 分析了国防工程设施选址的目标和约束条件,研究建立了建设项目选址多目标决策模型.在MGIS(militarygeographicinformation
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