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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# Python多目标实现流程
## 概述
在Python中，实现多目标（Multiple Targets）通常是指同时处理多个任务或者在多个目标之间切换执行。本文将介绍如何使用Python实现多目标，并提供详细的代码示例和解释。
## 实现步骤
下面是实现Python多目标的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 定义多个目标 |
| 步骤2 | 创
原创
2023-09-22 00:27:23
134阅读
摘要：本文详细介绍如何利用深度学习中的YOLO及SORT算法实现车辆、行人等多目标的实时检测和跟踪，并利用PyQt5设计了清新简约的系统UI界面，在界面中既可选择自己的视频、图片文件进行检测跟踪，也可以通过电脑自带的摄像头进行实时处理，可选择训练好的YOLO v3/v4等模型参数。该系统界面优美、检测精度高，功能强大，设计有多目标实时检测、跟踪、计数功能，可自由选择感兴趣的跟踪目标。博文提供了完整
一、摘要：3D多目标跟踪（MOT）是自动驾驶与机器人必不可少的实时应用模块。然而，最近3D MOT的工作倾向于更多地关注开发准确性, 较少考虑计算成本和系统复杂性。相比之下，这项工作提出了一个简单而准确的实时基线3D MOT系统。作者使用现成的3D目标检测算法(PointRCNN)来获得定向的3D边界框。然后将3D卡尔曼滤波器和匈牙利算法用于状态估计和数据关联。虽然提出的方法直观且简单，仅是现有方
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2023-10-31 18:11:08
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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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文章目录scipy.optimize.minimize()的用法函数形式：参数介绍：一个无约束的优化问题例子：目标函数：雅可比矩阵hessian矩阵H*p矩阵求解method='nelder-mead'(Nelder-Mead Simplex algorithm)method='BFGS'(Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno algorithm)method='Ne
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2023-07-04 22:58:37
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【翻译自 ： Visualization for Function Optimization in Python】 【说明：Jason Brownlee PhD大神的文章个人很喜欢，所以闲暇时间里会做一点翻译和学习实践的工作，这里是相应工作的实践记录，希望能帮到有需要的人！】 &n
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2024-02-28 14:58:24
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文章目录一、多目标优化算法简介1.基本知识二、NSGA2算法1.基本原理2.快速非支配排序2.1快速非支配排序 python实现3.拥挤距离3.1 拥挤距离python 实现4.精英选择策略4.1 精英选择策略python 实现总结 一、多目标优化算法简介1.基本知识支配：假设小明9岁，50斤，小红8岁，45斤，小明无论是岁数还是体重都比小红大，所以小明支配小红。互不支配：假设小明7岁，50斤，
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2023-11-05 18:23:08
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任务一1.1 描述NSGA-II算法基本流程NSGA-II算法是十分经典的多目标演化算法框架。他的重要构件如下：解的表示、初始种群：依据具体问题而定，种群大小为N。父代选择：使用Binary Tournament方法。变异、交叉：依具体问题而定。子代生成：共生成与原始种群数量相同的N个。幸存者选择：N+N中选择N个，选择的依据为1.rank大者优先 2.rank相同时更高多样性优先。此外，该算法中
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2023-10-24 08:44:09
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多目标函数优化 1.定义 所谓优化就是在某种确定规定下，使得个体的性能最优。多目标优化，多于一个的数值目标在给定区域上的最优化问题称为多目标优化。 2.解及解的形式 求解多目标优化问题的过程就是寻找Pareto最优解（非劣解、有效解）的过程。即在多目标优化中对某些子目标的优化不能影响到其它子目标的优化而容许的整个多目标的最优解。所谓多目标优化问题的最优解就是指Pareto最优解，且不再包含其他最优
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2023-08-11 15:08:59
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机器学习模型的求解最终都会归结为求解一个最优化问题，最优化的目标为模型误差，它是模型参数的函数。例如线性回归的优化目标是均方误差，参数是每个特征的系数。根据目标函数的特点（凸与非凸），样本数量，特征数量，在实践中会选择不同的优化方法。常见的优化方法包括解析法、梯度下降法、共轭梯度法、交替迭代法等。本案例将对常见的优化算法进行分析，以便理解不同优化方法的特点和适用场景，帮助我们在机器学习
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2024-05-10 16:57:02
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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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在我之前的博客，”C++实现 多目标跟踪+画出轨迹 - OpenCV函数调用测试“ 中用C++实现了多目标跟踪并画出轨迹，贴上标签的功能，现在将他移植到python上面去。文章末贴上我的代码。 环境：pycharm professional 2019.1 + opencv-python 4.2.0.32 + opencv-contri
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2024-07-10 21:48:30
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文章目录1. MODA-多目标差分进化算法2. NSGA2-非支配排序遗传算法3. MOPSO-多目标粒子群算法4. 测试算例4. 测试结果4.1. 多目标差分进化算法求解结果4.2. NSGA2算法求解结果4.3 MOPSO算法求解结果4.4 结果对比5. 参考文献 1. MODA-多目标差分进化算法基于快速非支配排序算法和拥挤度。算法主程序def MODE(nIter, nChr, nPop
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2023-07-28 23:37:45
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一、说明在优化领域，困难往往不是来自为单个问题找到最佳解决方案，而是来自管理具有多个经常相互冲突的目标的复杂问题环境。这就是多目标优化 （MOO） 发挥作用的地方，它提供了一个解决此类多方面问题的框架。本文探讨了 MOO 的核心及其数学基础，并提供了一个动手 Python 示例来说明这些概念。二、了解多目标优化多目标优化是数学建模和计算智能中的一个重要领域，专注于涉及多个目标函数同时优化的问题。这
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2024-06-01 01:07:58
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问题描述：有一批样本x，每个样本都有几个固定的标签，如(男，24岁，上海)，需要从中抽取一批样本，使样本总的标签比例满足分布P(x)，如(男:女=49%:51%、20岁:30岁=9%:11%、..........)采用KL-散度作为优化目标函数。KL-散度又叫相对熵KL-散度在机器学习中，P用来表示样本的真实分布，比如[1,0,0]表示当前样本属于第一类。Q用来表示模型所预测的分布，比如[0.7,
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2023-11-17 19:38:54
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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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MOEA/D学习笔记阅读文献：MOEA/D: A Multiobjective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition 中文翻译版本：简介基于分解的多目标算法首先是2007年由Qingfu Zhang等人提出。主要思想是将一个多目标优化问题分解为若干个标量优化子问题，并同时对它们进行优化。每个子问题只利用相邻的几个子问题的信息进行优化，使得MOE
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2023-12-19 22:08:37
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? 内容介海上救援站选址对于提高海上救援效率和保障海上人员生命安全至关重要。本文提出了一种基于非支配排序遗传算法 II（NSGA-II）的多目标优化模型，用于解决考虑成本、救援时间和可靠性的海上救援选址问题。该模型综合考虑了救援站建设成本、救援时间和救援站可靠性三个目标，并利用 NSGA-II 算法求解多目标优化问题。通过算例分析，验证了该模型的有效性和实用性。1. 引言海上救援站是海上搜救体系的
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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