对于带未知互协方差的两传感器系统, 提出一种协方差交叉(CI) 融合鲁棒稳态Kalman 滤波器, 它关于未知
互协方差具有鲁棒性. 严格证明了该滤波器的实际精度高于每个局部滤波器的精度, 但低于带已知互协方差的最优
融合Kalman 滤波器的精度. 基于协方差椭圆给出了精度关系的几何解释. 进一步将上述结果推广到一般多传感器情
形. 一个跟踪系统的Monte-Carlo 仿真例子表明, 其实际精度接近于带已知互协方差的最优融合器的精度.

动态多目标优化进化算法主要研究如何利用进化计算方法求解动态多目标优化问题,其已成为进化计算领城一个新的研究课题。本文首先介绍了动态优化问题的分类,然后描述了动态多目标优化问题的基本概念、数学表述,最后在当前对动态多目标优化进化算法的基本原理、设计目标、研究现状及性能度量讨论的基础上,提出了对动态多目标优化问题需进一步研究的关键问题。

nsga ii算法代码MATLAB 演示“工具箱” 多目标优化的差分进化 这些代码是由（）在其理学硕士期间开发的。 在（）教授的指导下，在米纳斯吉拉斯州联邦大学就读。 Octave-Matlab文件夹包含Octave的实现（也应在Matlab上工作）。 实现了以下算法： 后验方法（无首选项）： – DEMO [1]：具有非支配排序的常规DEMO； – IBEA [2]：使用指标代替DEMO。 先验的或交互式的（具有首选项）： – R-DEMO [3]：R-NSGA-II，但改用DEMO； – PBEA [4]：IBEA，但使用参考点； – PAR-DEMO（nds）[5]：我们提出的使用非支配排序的方法； – PAR-DEMO（ε）[5]：相同的方法，但使用指示符。 Fillipe的理学硕士论文可用，并包含了多目标优化和基于偏好的方法的广泛评论。 它还包含对基于首选项的自适应兴趣区域（PAR）框架的更广泛的描述和讨论。 如果您以任何方式使用这些代码，请引用我们的论文[5]： @article{Goulart2016, doi = {10.1016/j.ins.2015.09.015},

围绕游客的反馈，分析古镇旅游项目存在的问题及游客的态度。选取了5个各具特色的古镇——甲居藏寨、西江千户苗寨、周庄古镇、黄姚古镇、西塘古镇作为参考。利用大量的评论进行文本挖掘、统计词频，分析热门话题。再运用情感分析得到评分，进而分析游客的好感度及可能影响评价的因素。最后，结合因子分析建立综合模糊评分模型，以计算古镇旅游的最终得分。研究结果可作为参考，以此优化改善古镇旅游体验，保护历史文明遗址。

MWCD代码版本1.0 最小加权协方差行列式（MWCD）估计量的计算 Matlab中的代码允许计算Roelant（2009）提出的最小加权协方差决定子（MWCD）估计量。 这是具有（可能）高故障点的多元数据集参数的可靠估计。 随时使用或修改代码。 要求 您需要文件fastlts.m来运行完整的代码，该代码将MWCD与最小协方差决定因素（MCD）估计量进行比较。 可在 用法 mainMwcd.m读取外部数据文件的主文件，运行经典估计（即高斯数据的最大似然）的估计，MCD和MWCD估计器，并显示其结果。 它还以图形方式显示了所得的MWCD估计量。 mwcdCheck.m用于为给定数据集计算MWCD估计量的函数。 作者 JanTichavský，捷克科学院计算机科学研究所 Jan Kalina，捷克科学院计算机科学研究所 接触 请随时与我们联系（ ）或写问题。 如何引用 请考虑引用以下内

【智能优化算法】基于人工蜂群算法求解多目标优化问题附matlab代码.zip

改进惯性因子，并且在PSO算法中引入变异操作进行改进粒子群算法。自适应变异是借鉴遗传算法中的变异思想，即对某些变量以一定的概率重新初始化。变异操作扩展了在迭代中不断缩小的种群搜索空间，使粒子能够跳出先前搜索到的最优值位置，在更大的空间中开展搜索，同时保持了种群多样性，提高算法寻找最优值的可能性。因此，在普通粒子群算法的基础上引入简单变异算子，在粒子每次更新之后，以一定概率重新初始化粒子。

论文研究-自融资均值方差投资组合模型的旋转算法.pdf,  将自融资投资组合问题用一个以极小化方差风险为目标的凸二次规划表示,用线性不等式组的一种旋转算法解其库恩塔克条件的线性部分并使互补松弛条件得以满足.

详细介绍了spss操作多元方差分析的方法

根据第二代非支配排序遗传算法（NSGA Ⅱ）的不足之处，提出了一种新的多目标遗传算法——非支配排序均匀遗传算法（NSUGA）。新算法采用了多父本多点交叉方式，同时将均匀设计的思想用于算法的交叉操作；新算法还对拥挤距离的计算过程和算法的终止条件进行了改进。通过两个多目标优化测试函数的仿真计算对比，显示NSUGA算法在求解精度、计算效率和避免算法陷于局部最优解方面均优于NSGA II算法。