多目標規划的模型基礎: 正負偏差變量 即d2+,d2-分別表示決策值超過和未達到目標值的部分。且di+,di-均大於0 剛性約束和目標約束(柔性目標約束具有偏差) 多目標規划中,剛性約束中保持>=/<=不變。約束需要變換為柔性約束時,需要把>=/< ...
多目標規划問題特點: . 多個優化目標 . 約束條件有回旋 給出幾個實際的例子: 例如要購置一台手提電腦,你想要 . 內存盡可能大 . 運行速度盡可能快 . 重量盡可能輕 . 體積盡可能小 . 清晰度要高 . 性價比要盡可能高 這些東西就是目標。 而像: . 希望價格在 千以內 . 希望外觀比較漂亮 . 比較堅固 . 性能要穩定可靠 .....就是一些模糊的約束條件。 又例如,去浙大參加研究生復試 ...
2019-03-21 03:35 8 1882 推薦指數:
多目標規划的模型基礎: 正負偏差變量 即d2+,d2-分別表示決策值超過和未達到目標值的部分。且di+,di-均大於0 剛性約束和目標約束(柔性目標約束具有偏差) 多目標規划中,剛性約束中保持>=/<=不變。約束需要變換為柔性約束時,需要把>=/< ...
代碼實現: (1)編寫M函數Fun.m: (2)編寫M文件: ...
求解思路若⼀個規划問題中有多個⽬標, 例如企業在保證利潤最⼤時也要保證⽣產時產⽣的 污染最少。這種情況下我們可以對多⽬標函數進⾏加權組合, 使問題變為單⽬標規划 , 然后再利⽤之前學的知識進⾏求解。 將多目標規划轉化為單目標規划問題,即對上面的兩個目標函數進行加權。 如果兩個目標 ...
Minf(x)=-5x1 -4x2 -6x3 x1 -x2 +x3 <=20 3x1 +2x2 +4x3 < ...
多目標優化 學習來源: 多目標優化總結:概念、算法和應用(文末附pdf下載) - 知乎 (zhihu.com) 一. 多目標優化基礎 1.1 無約束的單目標優化問題 1.2 無約束的多目標優化問題 1.3 帶約束的單目標優化問題 1.4 帶約束的多目標優化 ...
多目標姿態估計 一個openpose的姿態估計算法,這個算法可以檢測人體的18個關節點。 安裝OpenPose 這個是來自卡內基梅隆的開源算法,算法真的很魯棒,不信來看看效果。 openpose這個算法集成Convolutional Pose Machines、Realtime ...
多目標跟蹤 綜述(一) Multi-object tracking multi-target tracking review 多目標跟蹤,即Multiple Object Tracking ...
多目標跟蹤 綜述(二) Multi-object tracking multi-target tracking MOT Components 前面介紹了什么是MTT問題,MTT問題面臨的難點 ...