在不确定的环境中灵活的车间调度在现实世界的制造系统中起着重要的作用。 为了捕捉柔性作业车间调度的不确定性和多目标性质，构建了多目标随机柔性作业车间调度问题（MOSFJSSP）的数学模型，该模型包含制造时间跨度，最大机器工作量和鲁棒性三个目标。在各种实际约束下，同时考虑不确定性。 基于统计工具定义了两个基于方案的新的鲁棒性度量。 为了适当地解决MOSFJSSP问题，开发了一种基于分解的改进多目标进化算法（m-MOEA / D）进行鲁棒调度。 我们方法的新颖之处在于，它采用了一种新的子问题更新方法，该方法利用了全球信息，允许保存在档案中的精英们参与子代的产生，采用子问题选择和中止策略，将更多的计算工作集中在有前途的子问题上，并结合了特定问题的遗传算子进行变异。 在18个问题实例上的广泛实验结果，包括8个总柔性实例和10个局部柔性实例，表明这两种新的鲁棒性度量比现有的基于情景的度量更为有效，可以提高进度对不确定性的鲁棒性并保持被破坏目标的较小方差价值观。 与最新的多目标优化进化算法（MOEA）相比，我们提出的基于m-MOEA / D的鲁棒调度方法可实现更好的收敛性能。 还分析了三个目标之间的不同权衡。

多目标规划 在课程最少的前提下以学分最多为目标。 最优解： x1 = x2 = x3 = x5 = x7 = x9 =1, 其它为0；总学分由21增至22。 注意：最优解不唯一！ LINDO无法告诉优化问题的解是否唯一。 可将x9 =1 易为x6 =1 课号 课名 学分 1 微积分 5 2 线性代数 4 3 最优化方法 4 4 数据结构 3 5 应用统计 4 6 计算机模拟 3 7 计算机编程 2 8 预测理论 2 9 数学实验 3             增加约束 ， 以学分最多为目标求解。

1.领域：matlab，NSGAIII多目标优化算法 2.内容：【提供操作视频】基于matlab的NSGAIII多目标优化仿真 3.用处：用于NSGAIII多目标优化算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

多目标蜻蜓算法matlab代码，讲解见本人博客

摘要：为了实现农作物图像多目标的准确识别，提出了四连通或八连通的连通域判别法。 利用 MATLAB 的数值计算、图形处理和可视化建模以及动态仿真等功能，对黄瓜植株花朵图像预处理，去除干扰目标， 对目标处理结果进行整合，进而得到多目标处理结果。 结果表明该方法依据图像信息即可有效地实现多 目标的分离和识别。

DA蜻蜓算法matlab代码

关于多目标优化问题MOP中帕累托解的求取方法介绍，内容来源于一篇中文的学位论文中的内容，希望对大家在多目标优化问题的求解上有一定的帮助。

NSGA-II完整matlab项目，含ZDT1~6真实数据txt，见本人博客

新的！！ 在以下位置完全重建了用于级别图的交互式工具： https://es.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/62224-interactive-tool-for-decision-making-in-multiobjective-optimization-with-level-diagrams 该工具箱为 Pareto Set 及其关联的 Front 绘制 Leveldiagrams，并允许一些基本的图形操作（根据偏好着色图、轴操作和点选择）以帮助决策。 有关 Leveldiagrams 和此工具箱中提供的一些示例的详细信息，请参见： [1] X. Blasco、JM Herrero、J. Sanchis、M. Martínez。 用于多目标优化决策的 n 维帕累托前沿的新图形可视化。 信息科学 178 (2008) 3908–392

YOLOv4+SORT多目标跟踪