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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。

為了將運動信息融入到算法中，又設計了 6 維的上下文運動特征，其中包括目標的尺度特征，目標的位置特征以及目標的速度特征，然后通過經典的梯度下降算法學習集成分類器。多目標跟蹤過程采用全局最優算法框架，通過對兩個檢測建立連接關系，生成目標匹配矩陣，計算他們的匹配度，最后利用最小代價網絡流轉化為線性規劃進行求解。

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。

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。

結合遺傳優化算法，可以將避障軌跡規劃問題轉化為多目標優化問題，根基機械臂避障軌跡要求，約束條件為：機械臂不能與障礙物發生碰撞，角速度和角加速度連續；優化目標為：機械臂末端執行器移動位移長度和關節轉動角度。算法設計主要分為以下幾步：1、機械臂與障礙物幾何模型簡化2、碰撞檢測算法設計3、軌跡規劃方案4、遺傳優化算法設計，根據以上幾點通過matlab進行仿真驗證。2.

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。