目录一、NSGA-II 算法流程图 二、部分函数详细注释1、主函数（nsga_2_optimization）2、初始化代码 (initialize_variables)3、快速非支配排序和拥挤度计算（non_domination_sort_mod）4、生成新的种群、精英策略（replace_chromosome）5、目标函数（evaluate_objective）一、NSGA-II 算法
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2023-09-15 22:13:18
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1. 多目标优化问题 当优化问题的目标函数为两个或两个以上时，该优化问题就是多目标优化。不同于单目标优化问题，多目标问题没有单独的解能够同时优化所有目标，也就是目标函数之间存在着冲突关系，其最优解通常是一系列解。多目标优化问题的解决办法有两类：一种是通过加权因子等方法将多目标转换成单目标优化问题，这种方法缺点明显；现
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2024-01-17 08:52:55
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文章对论文中的翻译做了一些笔记，方便在算法使用过程中遇到问题时查看SOART重点关注简单有效，deepSOART集成了外观信息来提高SOART的性能。能够长时跟踪被遮挡的对象，减少了标识转换的数量。本着原始框架的精神，作者将大部分复杂的计算性放入离线的预训练阶段，在此阶段，我们学习了大规模人员重新识别数据集上的深度关联度量。在在线应用过程中，算法在视觉外观空间中使用最近邻查询建立度量跟踪关联。最终
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2023-07-07 21:39:49
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1.MOT概念多目标跟踪，一般简称为MOT(Multiple Object Tracking)，也有一些文献称作MTT(Multiple Target Tracking)。在事先不知道目标数量的情况下，对视频中的行人、汽车、动物等多个目标进行检测并赋予ID进行轨迹跟踪。不同的目标拥有不同的ID，以便实现后续的轨迹预测、精准查找等工作。MOT是计算机视觉领域的一项关键技术，在自动驾驶、智能监控、行为
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2023-12-12 15:43:30
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# Java 多目标优化的科普
在现代软件开发中，优化算法在解决复杂问题时变得愈发重要。特别是在面临多个目标时，如何在这些目标之间找到最佳平衡，成为了研究的热点。Java 作为一种流行的编程语言，其丰富的库和工具使得实施多目标优化变得更加可行。
## 什么是多目标优化？
多目标优化（Multi-Objective Optimization）指的是在同一个优化问题中同时优化多个相互冲突的目标。
原创
2024-10-01 04:47:02
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最近在看多目标检测，顺便记录一下。 常见检测模型：yolo系列、RCNN系列、SSD等。github链接：https://github.com/MingtaoFu/gliding_vertex《Gliding vertex on the horizontal bounding box for multi-oriented object detection》是华中科大白翔老师的新作，发表于2019年
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2024-02-05 15:05:20
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MOSMA: Multi-objective Slime Mould Algorithm
Based on Elitist Non-dominated Sorting
多目标优化问题的算法及其求解（转载，作为笔记补充）
https://www.jianshu.com/p/7dfac8f4b94e
可以了解：
1、帕累托占优：如E对于C、D的f1和
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2023-11-25 21:55:48
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多目标优化问题基本概念不失一 般性，一个具有个决策变量、 个目标函数的多目标优化问题表述如下：多目标优化类型：最小化所有子目标函数最大化所有子目标函数最小化部分子目标函数，最大化其它目标函数一般情况下，将目标转化为最大化/最小化目标问题多目标优化问题基本概念定义1（可行解）：对于 ，如果满足约束和不等式约束，则称 为可行解。定义2（可行解集）：由决策空间 中所有
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2023-09-15 22:13:51
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文章目录多目标跟踪算法一、多目标跟踪任务1.1 数据集1.2 评价指标二、多目标跟踪算法分类三、基于目标检测的多目标跟踪2.1 基于轨迹预测的目标跟踪算法2.2 基于目标特征建模四、多目标跟踪算法4.1 DeepSort4.2 Motdt4.3 Towards Real-Time Multi-Object Tracking 多目标跟踪算法一、多目标跟踪任务1.1 数据集MOT Challenge
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2024-01-26 21:41:09
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单测量矢量多目标精确DOA估计的高效稀疏表示算法 作者：Seong-Hyeon Lee , In-OChoi ,Min-Seok Kang , Kyung-Tae Kim摘要为了快速准确地实现使用单个测量向量（即阵列信号向量）确定多个目标的波达方向（DOA）估计，我们使用逐步搜索方法，提出了一种基于正交匹配追踪（OMP）的新型高效稀疏表示算法。无论冗余字典（即阵列流形矩阵）的高度相互连贯
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2024-08-09 18:17:14
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摘要为了实现自动驾驶中低成本的精确3D目标检测，目前提出了许多基于多目相机的方法，并解决了单目的遮挡问题。然而由于深度估计误差较大，现有的多目方法通常在困难小目标（如行人）沿深度射线方法上生成多个边界框，导致召回率极低。此外，现有结合深度预测的多目算法通常都是大模型，无法满足自驾应用的实时要求。为了解决这些问题，论文提出CrossDTR，用于3D目标检测的跨视图（Cross-view）和深度引导（
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2024-06-30 10:24:15
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1.多目标跟踪分类多目标跟踪，即MOT（Multi-Object Tracking），也就是在一段视频中同时跟踪多个目标。MOT主要应用在安防监控和自动驾驶等领域中。这里的目标状态可以是目标的位置信息、目标是否存在信息。1.1 初始化方法多目标跟踪问题中并不是所有目标都会在第一帧出现，也并不是所有目标都会出现在每一帧。那如何对出现的目标进行初始化，可以作为跟踪算法的分类表征。常见的初始化方法分为两
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2024-03-15 11:31:59
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实习生像条狗，去年开始实习到现在都没有更新自己的博客，痛定思痛，决定回归，正好课题是目标跟踪这块，先就多目标跟踪算法评价指标谈谈自己的观点：单目标跟踪算法的评价指标不用我多说，因为其跟踪情况较为简单，已经有较为明确的判断指标，但是一直以来，多目标跟踪的评价指标都未统一，跟踪算法的论文中也是用各种评价指标来分析自身的算法，但是缺少与其它算法的横向比较，孰优孰劣不得而知。因为自己的毕业课题设计到这块，
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2024-04-29 12:31:51
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实现一个TODO宏实现一个能产生warning的TODO宏，用于在代码里做备忘，效果：下面一步步来实现这个宏。Let’s do it手动让编译器报警（报错）可以用以下几个方法：#warning sunnyxx
#error sunnyxx
#pragma message "sunnyxx"
#pragma GCC warning "sunnyxx"
#pragma GCC error "sunny
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2024-05-13 21:07:21
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# Java 多目标追踪实现指南
多目标追踪是一项广泛应用于视频监控、自动驾驶等领域的技术。本文将带你逐步了解如何在Java中实现多目标追踪。我们将通过具体流程和代码示例，使你能更好地理解这一过程。
## 实现流程
首先，我们需要对整个流程有一个清晰的理解。以下是实现多目标追踪的基本步骤：
| 步骤 | 描述
# 多目标算法简介及Java实现
## 引言
在现实世界中，我们经常面对多个目标的优化问题，比如在产品设计中，考虑成本、性能和安全性；在物流运输中，考虑时间、费用和环境影响。多目标算法（Multi-objective Algorithms）旨在同时优化多个目标函数。本文将介绍多目标算法的基本概念，并通过一个简单的Java示例来展示如何实现这些算法。
## 多目标优化的基本概念
多目标优化的
# Java 多目标优化入门指南
多目标优化是一种在多个目标之间寻找最佳解决方案的技术。在Java中实现多目标优化，可以通过一系列明确的步骤来完成。接下来，我将为你详细介绍流程，并展示每一步所需的代码。
## 流程步骤
在实现多目标优化的过程中，通常可以遵循以下流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 确定优化目标 |
| 2 | 收集数据与参数设置 |
|
原创
2024-10-01 05:21:36
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声明本文内容来源于 《多目标进化优化》 郑金华 邹娟著，非常感谢两位老师的知识分享，如有侵权，本利立即删除，同时在此表示，本文内容仅学习使用，也禁止他人侵权，谢谢！0 前言 对 收敛性的研究是 研究的重要内容，但目前这方面的研究结果比较少。 一个 的收敛性可以从两个方面考虑；一是有限时间内的收敛；二是当时间趋向于无穷大时的收敛。第一类收敛是最理想的，也是 设计所追求的，但这方面的研究结果很
1.1 多目标优化问题的历史现实中存在大量需要同时优化多个目标的问题（Multi-objective Optimization Problem,MOP）鉴于多目标优化问题在科学研究和实际应用中普遍存在，因此研究该问题的求解具有重要的现实意义。多目标优化问题最早在经济和管理科学中得以研究。早期称多目标优化为多准则决策或多属性决策。多目标优化起源可以追溯到经济学家A.S关于经济平衡和F.Y.E对均衡竞
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2023-08-21 13:32:35
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Pareto理论一、前言二、Pareto相关概念2.1 Pareto解2.2 Pareto改进2.3 Pareto最优2.4 Pareto最优集2.5 Pareto前沿面 一、前言帕累托最优法则（Pareto Optimality），也称为帕累托效率、帕累托改善，是博弈论中的重要概念，并且在经济学， 工程学和社会科学中有着广泛的应用。二、Pareto相关概念最近在学习多目标优化等NSGA-II相
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2023-11-09 00:30:42
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