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JADE，通过实施一种新的变异策略“DE/current-to-pbest”，可选的外部存档和以自适应方式更新控制参数来提高优化性能。 DE/current-to-pbest 是经典的“DE/current-to-best”的概括，而可选的归档操作利用历史数据来提供进度方向的信息。这两种操作都使种群多样化并提高了收敛性能。参数自适应自动将控制参数更新为适当的值，避免了用户对参数设置与优化问题特征之间关系的先验知识。因此有助于提高算法的鲁棒性。仿真结果表明，在一组 20 个基准问题的收敛性能方面，JADE 优于或至少可与其他经典或自适应 DE 算法、规范粒子群优化和文献中的其他进化算法相媲美。带有外部存档的 JADE 显示了对于相对高维问题的有希望的结果。此外，它清楚地表明，没有固定的控制参数设置适用于各种问题，甚至是单个问题的不同优化阶段。

unity科幻交互式全息界面UI 。

大数据-算法-高维多目标进化算法研究.pdf

bwapi-nim-test：探索使用Nim与BWAPI交互

该课题为基于Matlab的指纹识别系统。带有一个人机交互界面。可以对比两个指纹是不是同一个人。两个指纹分别做灰度化，二指化，细化提取指纹特征点，包括指纹的端点和分叉点，以及端点和分叉点的距离个数来判别是不是同一个人。该课题带有人际交互界面，需要进行一定的拓展。

qt与JavaScript交互

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动态多目标优化问题（Dynamic Multi-objective Optimization Problems），这类问题的目标函数之间相互矛盾，并且目标函数、约束或者参数都可能随着时间的变化而发生变化．这种随时间不断变化的特性，给解决DMOPs带来了挑战，算法不仅要能够追踪到最优解，同时还要求算法能够快速地对发生的变化做出响应。该资源包含了动态多目标优化的一些基准测试问题，是动态多目标优化的平台，该平台由matlab编程语言构建，对于研究动态多目标优化算法提供了极大的便利，有兴趣的学者可以下载研究。

该个体为基于MATLAB的答题卡识别。可以识别学号填读区域学科以及跟标准答案进行对比，带有人际交互界面。可在人际交互界面的基础之上进行相应的拓展。