压缩数据的高效准确协方差矩阵估计

多目标粒子群算法是一种十分有效的多目标寻优算法，关键是gbest和pbest的更新机制问题，希望能给大家带来帮助。

针对本文给出的基金资产配置策略问题，本文建立了结合小波分析算法，均值-方 差模型，蒙特卡罗模拟方法以及遗传算法的资产配资投资效益优化模型，对企业购买股 票以及合理进行资金的配置具有一定的指导作用。 针对问题一 本文使用皮尔逊相关系数与系统聚类 针对问题二 本文结合小波分析算法与均值-方差模型确定使投资效用最大化的股 票投资策略，使用小波分析算法对数据进行降噪，再使用样条插值补全数据。之后计算协方差矩阵代入均值方差模型求解确定了投资效用最大的策略 针对问题三 本文使用历史模拟法、蒙特卡罗方法，参数模拟法度量每个基金公司 2020 年 95% 置信水平下的风险价值。 针对问题四 本文建立了整个系统的兼顾投资效益以及风险价值的投资策略优化 模型，并且使用遗传算法，改变初始参数多次进行求解。

基于Toeplitz矩阵的共定位Mimo雷达波形的发射协方差矩阵用于Sinr最大化

基于PlatEMO2.8版本的基础上，田野老师已经更新了最新版本，PlatEMO3.0,也增加了许多新功能，同时也有中英文用户手册，需要的可自行下载。

1. 添加了20多个单目标进化算法和100多个单目标测试问题。平台目前含有150个算法和339个测试问题，涉及单目标优化、多目标优化、超多目标优化、组合优化、大规模优化、约束优化、多模态优化、昂贵优化、稀疏优化和偏好优化，测试问题包含机器学习、数据挖掘、网络科学、信号处理、调度、经济和工程中的实际问题。 2. 全新开发的整体框架和图形界面，带有更多的模块及更强大的功能； 3. 基于标签的过滤系统，使用户可以准确地选择针对不同类型问题的算法； 4. 更加方便的问题定义方式，用户无需编写独立的代码文件即可自定义问题； 5. 更加多样化的结果展示方式，问题的真实前沿面和可行区域可随种群一起展示； 6. 提供中文用户手册。

针对铝土矿连续磨矿过程球磨机节能降耗问题以及铝土矿来源复杂、品位差异大等特点,提出了球磨机多目标多模型预测控制方法.该方法首先建立状态空间浓度预测模型和粒级质量平衡加权多模型细度预测模型.然后构建了包含磨机排矿浓细度区间控制和经济性能指标的多目标优化结构的多模型预测控制策略.最后采用乘子罚函数法求解控制器局部最优解.仿真及现场试验结果表明了该方案的有效性.

通过点选法确认最佳帕累托最优解 本文来自于SCI文献，帕累托解集可为无数多个 但如何确认最佳一个进行分析，本文提供了参考

引入生物免疫系统的机理和约束控制的概念，本文提出了一种能够动态多目标多模态约束优化的免疫优化方法。这种方法主要由环境检测，群体初始化和免疫进化三个模块构成。一个模块是受到免疫监视的机理的启发而获得，其有效检测环境是否发生变化和确定环境的类型；第二个模块依据检测结果产生初始群体；第三个模块不同方向进化两个子群。实验结果表明该方法能有效发现各个环境的一系列帕累托面。

主要是有关优化建模方面的资料，其中包括最优化方法，优化模型，多目标优化和优化问题分析