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基于matlab的多目標遺傳算法的無人機航路規劃。在三維航路中進行航路代價估計，綜合考慮路徑長度、隱蔽性、危險度，規劃出最優路徑。輸出3D規劃路徑。程序已調通，可直接運行。

考慮到其對小目標檢測的良好效果, 本文采用該算法進行目標檢測.2 基于MobileNet的多目標跟蹤算法利用MobileNet將標準卷積分解為深度卷積和逐點卷積以減少參數量的特點, 替換YOLOv3目標檢測算法的主干網絡框架, 并保留多尺度預測, 形成基于MobileNet的目標檢測算法, 再進一步結合Deep-SORT算法進行多目標跟蹤.2.1 MobileNet算法

基于matlab的交互多模算法（IMM）機動目標跟蹤算法，完整的15頁文檔論文。根據二維空間內目標作勻速直線運動和勻速圓周運動的特點，在建立目標運動模型和觀測模型的基礎上采用基于交互多模算法（IMM）的卡爾曼濾波器對機動目標進行跟蹤。仿真結果表明，該算法不僅能夠對勻速直線運動和勻速圓周運動的目標進行跟蹤，而且在運動模型發生變化時，濾波誤差也比較小。

將神經網絡學習到的目標的表觀特征引入到多目標跟蹤算法中，是提升多目標跟蹤算法效果的最簡單直接的辦法。其具體的操作方法有以下幾種：利用在圖像識別或行人重識別任務訓練得到的特征提取網絡，直接替換現有的多目標跟蹤算法框架中的表觀特征提取模塊；采用深度神經網絡學習光流運動特征，將光流網絡引入到算法中計算目標之間的運動相關性等。而通過深度學習提升多目標跟蹤算法更加直接的方法是學習檢測之間的特征相似性。

基于matlab的改進的量子遺傳算法對多變量函數尋優完整代碼，內容詳細，包含運行說明，該代碼在量子旋轉門調整中做了一些改進，在“Qgate1”中可以看到，旋轉角度并不是固定不變的，而是將其與適應度以及根的值聯系起來，使得計算更為精確。程序已調通，可直接運行。

求解多目標問題目前常見的算法有帕累托差分進化算法(Pareto-based differential evolution，PDE)、多目標差分進化算法(multi-objective differential evolution，MODEA)、多目標粒子群優化算法(multi-objective particle swarm optimization，MOPSO)及多目標遺傳算法(multi-objective

基于matlab的多目標粒子群算法，MOPSO,引導種群逼近真實Pareto前沿，算法運行結束后將外部存檔中粒子作為獲得的Pareto最優解近似。程序已調通，可以直接運行。

基于matlab的布谷鳥（COA）多目標優化算法，以 滿意度、成本、時間、質量為目標的多目標優化求解代碼。程序已調通，可直接運行。

基于pytorch的多目標粒子群算法，MOPSO,引導種群逼近真實Pareto前沿，算法運行結束后將外部存檔中粒子作為獲得的Pareto最優解近似。程序已調通，可以直接運行，標價為程序價格，不包含售后。程序保證可直接運行。

在本推文中介紹四類常用參數自動標定方案，分別是單純形方案，粒子群方案，遺傳算法方案，以及貝葉斯優化ego方案。單純形方案實現最簡單，適用于少參數，更窄的初始區間粒子群方案，遺傳算法方案適用于多參數更大的空間適合全局搜索ego方案相比于其余三類方案的優勢體現為EGO使用代理模型（如高斯過程回歸）來預測目標函數，極大減少了實際函數評估次數。

，通過遺傳算法的引入，實現參數的自動標定，在遺傳算法中每個設計點都被視為一個具有特定適應度值的個體，該適應度值基于目標函數和約束懲罰的值。