上一篇我们使用pyomo对(啤酒混合策略、燃料设计策略、饮食营养策略)进行了建模求解，这一篇我们自己动手，把这三个问题改写为用遗传算法geatpy进行求解。其中饮食营养策略涉及比较复杂的数据结构，需要动手实践下才能好好理解geatpy的使用语法。特别指出的是，python里的高级数据类型：字典{}，可以很方便地辅助我们进行多变量规划问题的建模，life is short , i us
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2023-11-20 21:55:40
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author：旭宝wwDateTime：2020/7/2一、引言对于多于一个的目标函数在给定区域上的最优化问题称为多目标规划问题。在多目标规划中，各目标之间是相互冲突的，不一定存在所有目标上都是最优的解。因此多目标问题的解构成一个集合，他们之间不能简单地比较好坏，这样的解称为非支配解（有效解） 或者 Pareto最优解。注意：多目标规划不同于单目标规划，在数学建模的结果中不应当给出一个最优解，Pa
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2024-03-07 09:36:43
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一、理论基础多目标优化问题可以描述如下：目标函数；x 为 待优化的变量；lb 和 ub 分别为变量 x 的下限和上限约束；Aeq * x = beq 为变量 x 的线性等式约束；A * x <= b 为变量 x 的线性不等式约束。 在上图所示的优化问题中，目标函数 f1 和 f2 是相互矛盾的。因为 A1 < B1 且 A2 &g
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2023-10-02 11:14:49
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目录多目标建模总结推荐系统——多目标优化 网易严选跨域多目标算法演进背景介绍多目标建模及优化1.样本与特征2. 模型结构迭代3. 位置偏差与 Debias4. 多目标 Loss 优化 5. 跨域多目标建模多目标建模总结常见的指标有点击率CTR、转化率CVR、GMV、浏览深度和品类丰富度等。多目标建模的常用方法：-多模型的融合-多任务学习 &
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2024-02-23 11:20:27
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前言：最近太忙，这个系列已经很久没有更新了，本次就更新一个Deb大神的NSGA2的“升级版”算法NSGA3。因为multi-objective optimization已经被做烂了，现在学者们都在做many-objective optimization，也就是5个以上的目标函数（悄悄说一句，我觉得这个也要被做烂了）。此次我是用python复现的，这篇文章也主要以python代码讲解为主。在编写代码
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2023-08-14 16:48:38
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目录 第 一章 绪论 1 研 究问题的背景 1 研 究问题的挑战 2 当 前研究工作的不足之处 2 本 文的工作要解决的问题以及方法 2 本 文的贡献 3 章 节安排 3 第 二章 系统/方法框架 3 第 三章 Multi-Dimensional Lattice 3 第 四章 Multi-objective Genetic Algorithm 4 4.1 .1 多目标遗传算法 4 4.2 .2
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2023-11-27 04:50:59
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介绍多目标跟踪是计算机视觉中的一个重要问题，近年来一直受到学术界和工业界的广泛关注。MOT的目标是在视频序列中预测多个感兴趣对象的单个轨迹。它有益于自动驾驶、人机交互到智能视频等重大应用。通过检测范式进行跟踪在大多数现代多目标跟踪系统中，主要的策略是通过检测范式进行跟踪。通过检测范式进行跟踪将MOT分解为以下步骤：用于目标定位的目标检测器建立外观模型为检测到的目标提取ReID特征。深入研究 Per
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2024-04-18 20:11:54
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多目标规划目录多目标规划求解方法约束法评价函数法目标规划的一般数学模型求解目标规划的序贯式算法Matlab中的多目标规划解法语法及说明输入参数goal——要到达的目标weight——相对到达因子输出参数attainfactor - 达到因子示例基本目标到达问题具有线性约束的目标达到问题有边界的目标达到问题具有非线性约束的目标达到获取目标达到中的目标函数值获得目标达到运算中的所有输出权重、目标和约束
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2024-03-13 22:27:36
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论文整体大思路是：以前的PU学习都基于假设、类先验信息以及其他先验信息，并且由于目标函数的不平滑。不可微分等特点，使得没有办法应用传统的基于梯度的优化方法。基于此，我们想到可以将多目标（二目标）优化框架应用于PU学习，去优化分类器。1.初始化杰出贡献：（1）采取了PU相似度的初始化策略，利用positive样本和unlabeled样本之间的距离，可以利用正样本已经标注过标签的这个数据，计算所有的样
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2024-09-27 15:42:49
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# 多目标优化及其Python实现
在现实生活中，我们常常需要在多个目标之间进行权衡优化。例如，在产品设计中，我们可能希望同时优化成本、性能和耐用性等多个方面。多目标优化问题（Multi-objective Optimization Problems, MOPs）就是为了解决这些复杂的决策问题而产生的。
## 什么是多目标优化？
多目标优化指的是同时优化两个或两个以上的目标函数。在这种情况下
原创
2024-10-14 06:09:06
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# 多目标规划：Python 代码实现与应用解析
在面对复杂的决策问题时，我们常常需要同时考虑多个目标，而这类问题便涉及到了多目标规划（MOP）。与传统的单目标优化不同，多目标规划旨在寻找一个平衡，使得多个目标的实现尽可能优化。本文将以 Python 代码为例，介绍多目标规划的基本概念、方法以及实现过程。
## 什么是多目标规划
多目标规划是运筹学和优化理论中的一个重要分支，其目标是同时优化
原创
2024-09-21 08:03:38
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静止背景下的卡尔曼多目标跟踪 最近学习了一下多目标跟踪，看了看MathWorks的关于Motion-Based Multiple Object Tracking的Documention。官网链接：http://cn.mathworks.com/help/vision/examples/motion-ba
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2024-04-29 09:13:20
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效果图先上个效果图: 视频可能看不清，解释一下：就是通过hsv色彩空间将蓝色和红色同时识别出来，并且区分它们，画出标志标出坐标。说明本实验仅适用于基于色彩的识别与区分，比如多种颜色的小球的识别与区分，仅用颜色来区分对象。比较单一简单，并且HSV对光线比较敏感，代码中建了两个滑条来调整阈值。找到某光照下最合适识别的阈值。本文不涉及机器学习算法，就是纯opencv实现。代码一次性给出所有代码，直接复制
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2024-01-17 12:03:24
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多目标优化算法的性能指标基础知识源码下载参考文献 基础知识 在对多目标优化算法的性能进行评价时，主要有两个评价标准：多样性和收敛性。由于单一的性能指标不能很好地同时反映这两个评价标准，本文使用了三种性能指标来衡量多目标优化算法的性能。三个性能指标分别为超体积度量(Hypervolume, HV) [1] ，得到的非占优解集与参考解集之间的度量(Inverted Generational Dis
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2023-12-01 14:05:08
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概念多目标优化问题( multi-objective optimization problem，MOP)也称为向量优化问题或多准则优化问题。多目标优化问题可以描述为:在可行域中确定由决策变量组成的向量，它满足所有约束，并且使得由多个目标函数组成的向量最优化。而这些组成向量的多个目标函数彼此之间通常都是互相矛盾的。因此，这里的“优化”意味求一个或一组解向量使目标向量中的所有目标函数满足设计者的要求。
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2023-10-27 07:14:32
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一、算法简介合作搜索算法（Cooperation search algorithm，CSA）由Zhong-kai Feng等人于2021年提出，该算法受现代企业团队合作行为的启发所得。近年来，各类企业在世界社会经济发展中发挥着越来越重要的作用，团队合作行为是一个企业正常经营的关键。一般来说，在公司的团队合作过程中经常使用四种不同的职位，包括董事会，监事会，董事长和员工。董事会由代表股东的当选个人组
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2024-06-07 13:29:15
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多目标规划概念线性规划只能解决一组线性约束条件下,一个目标的最大或最小值的问题。在实际决策中,衡量方案优劣要考虑多个目标,这些目标中,有主要的,也有次要的;有最大值的,也有最小值的;有定量的,也有定性;有相互补充的,也有相互对立的,线性规划则无能为力。求解思路加权系数法——为每一目标赋一个权系数, 把多目标模型转化成单一目标的模型。但困难是要确定合理的权系数，以反映不同目标之间的重要程度。优先等级
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2023-10-11 10:09:40
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目录前言NSGA-II非支配排序支配关系非支配关系非支配排序算法算法思想算法伪代码伪代码释义Python代码实现过渡1拥挤度距离排序算法思想算法伪代码Python代码实现过渡2二元锦标赛精英选择策略选择交叉变异生成新种群选择交叉变异Python代码实现整体流程图测试函数与结果其他 前言 由于NSGA-II是基于遗传算法的，所以在讲解NSGA-II之前，我们先对遗传算法有一些基本的了解——遗传算
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2023-08-03 21:55:15
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一、《Learning To Track With Object Permanence》作者: Pavel Tokmakov Jie Li Wolfram Burgard Adrien Gaidon Toyota Research Institute论文链接：https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2021/papers/Tokmakov_Learnin
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2024-04-28 13:25:21
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MWorks.Sysplorer 是新一代多领域工程系统建模、仿真、分析与优化的通用平台，基于国际多领域统一建模规范 Modelica ，提供了从可视化建模、仿真计算到结果分析的完整功能，支持多学科多目标优化、硬件在环仿真以及与其他工具的联合仿真。然而，在面对一些特定行业或专业领域的仿真需求中，有时需要突破MWorks.Sysplorer既有框架的限制，借助Modelica编译求解内核，打造专业设
