UAVDT是一个具有大规模的挑战性的无人机检测和跟踪基准（即10小时原始视频中约8万帧的代表性帧），用于3项重要的基本任务，即目标检测（DET）、单目标跟踪（SOT）和多目标跟踪（MOT）。 数据集由无人机在各种复杂场景中捕获。本基准中关注的对象是车辆。使用边界框和一些有用的属性（例如，车辆类别和遮挡）对帧进行手动注释。 UAVDT基准由100个视频序列组成，这些视频序列是从城市地区多个地点的UAV平台拍摄的超过10小时的视频中选择的，代表各种常见场景，包括广场、主干道、收费站、高速公路、交叉口和T形交叉口。视频以每秒30帧（fps）的速度录制，JPEG图像分辨率为1080×540像素。 该数据集包含的是原始图片，不包括注释 参考： D. Du, Y. Qi, H.g Yu, Y. Yang, K. Duan, G. Li, W.g Zhang, Q. Huang, Q. Tian, " The Unmanned Aerial Vehicle Benchmark:

针对无人机SEAD任务的路径规划问题，利用VORONOI图构建初始路径，分析了路径代价计算方法，并使用改进的多目标蚁群算法对路径进行优化选择。针对该特殊应用场景，引入了各路径段与起始点—目标点连线的夹角信息作为新的启发信息，加快了算法的搜索速度，同时改进启发信息的计算公式，适当缩小各可选路径段启发信息量的差异，加强了蚁群算法的全局搜索能力。仿真结果显示，与基本多目标蚁群算法相比，改进后的算法有效提高了路径搜索的效率和质量。

论文研究-多目标决策中灵敏度分析的方法探讨.pdf, 对于多目标决策中的多属性决策,国内外至今还很少有文献讨论其灵敏度分析的一般方法。为此,本文推导了几个进行灵敏度分析的基本公式,并提出了灵敏度区间和灵敏度矩阵的概念,从而为多属性决策的灵敏度分析提供了一种简单、有效、实用的分析方法。

多目标决策中的权重敏感性分析 多目标决策中的权重敏感性分析

多目标粒子群 冷热电联供 综合能源系统 运行优化 关键词：综合能源 冷热电三联供 粒子群算法 多目标优化 参考文档：《基于多目标算法的冷热电联供型综合能源系统运行优化》 仿真平台：MATLAB 平台采用粒子群实现求解 优势：代码注释详实，适合参考学习，非目前烂大街的版本，程序非常精品 主要内容：代码构建了含冷、热、电负荷的冷热电联供型综合能源系统优化调度模型，考虑了燃气轮机、电制冷机、锅炉以及风光机组等资源，并且考虑与上级电网的购售电交易，综合考虑了用户购电购热冷量的成本、CCHP收益以及成本等各种因素，从而实现CCHP系统的经济运行，求解采用的是MOPSO算法（多目标粒子群算法），求解效果极佳

为了捕获柔性作业车间调度的多目标和不确定性，构建了具有发布时间不确定性的多目标柔性作业车间调度问题的数学模型（MOFJSSP-RTU），其中，制造时间跨度，拖延性，在各种约束下同时考虑了稳定性和鲁棒性。 为了适当地解决MOFJSSP-RTU问题，提出了一种改进的基于分解的多目标进化算法（IMOEA / D），用于鲁棒调度。 我们算法的新颖性在于它采用了一种新的子问题更新策略，该策略利用了全局信息，允许存档中记录的精英分子参与子代，并结合了基于修复的交叉算子和自适应差分进化（DE基于）的变异算子，有助于更好地平衡算法的探索和开发。 在4个问题实例上的实验结果表明，我们的基于IMOEA / D的鲁棒调度方法具有比最新的多目标优化进化算法（MOEA）更好的收敛性能，并且还擅长于保持解决方案的均匀分配。 还分析了三个目标之间的不同权衡。

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1.电力自动化设备已发表论文《换电站与电网协调的多目标双层实时充放电调度方法》全程代码，不懂微信联系我153438763 2.大规模电动汽车无序充电会对电网安全经济运行及换电站经济运营产生严重的负面影响，本文计及未入网电动汽车充换电预测，考虑电力网络运行、大规模电动汽车用户充换电需求等约束，建立了换电站与电网协调的多目标双层实时充放电调度模型，其中上层模型以电网负荷波动最小和上下层调度偏差最小为目标，由上层调度机构安排各换电站实时充放电计划；下层以各充放电装置响应上层计划为目标，同时满足用户充换电需求，将大规模混合整数非线性规划问题转化为非线性多目标规划问题和大规模混合整数线性规划问题。之后，采用基于Zaslavskii混沌映射的改进NSGA-II和YAMIP/CPLEX求解方式对上下层问题分别进行迭代求解滚动优化。最后，以IEEE 30节点系统为例，验证了所构建模型的正确性和有效性。

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多目标粒子群算法的原理以及matlab代码实现，参考文献《基于改进多目标粒子群算法的配电网储能选址定容》。 代码注释清晰，结构有条理，非常适合用来学习多目标优化。代码运行有任何问题都可以帮忙解决。 压缩包中含有两部分内容： 1.改进多目标粒子群算法的原理，计算流程的超详细介绍，以及完整matlab代码的获取方式。 2.单目标粒子群算法的matlab完整程序PSO.m，可以直接运行