四、用MATLAB计算方差 计算方差的常用公式为： 若离散型随机变量有分布律 其MATLAB计算程序为 若是连续型随机变量且密度函数为 ，则方差的MATLAB计算程序为

此 m 文件返回参数为 N 和 P 的多项式分布的均值、方差和标准差。 期望值（即平均值）： 期望值 = m = Sum(Xi × Pi)，总和是对所有 i 的。 预期值是平均值和（算术）平均值的另一个名称。 方差是： 方差 = s2 = v = Sum[Xi2 × Pi] - m2，总和是所有 i 的。 方差不以与预期值相同的单位表示。 因此，由于计算中的平方项，方差很难理解和解释。 这可以通过使用方差的平方根来缓解，这称为标准（即与数据具有相同的单位）偏差： 标准偏差 = s =（方差）½ 文件需要输入感兴趣值的 x 向量和相关概率的 p 向量。 它输出 m-多项平均值（默认）、v-多项方差值（可选）和 s-多项标准偏差值（可选）。

针对环境经济发电调度问题，提出一种基于评价函数的交互式多目标优化方法并结合改进的粒子群优化的求解方法。构造的总体协调度评价函数可以较好地平衡节能和减排2个优化目标。决策者可以通过调整各单目标满意度来体现其主观愿望。该方法克服了多目标向单目标转化过程中权重系数选择的困难，增强了决策方案选择的互动性。对一个含6台发电机组的系统进行仿真分析，结果验证了该方法在求解环境经济调度问题方面的可行性和有效性。

基于多区域中心点预测的动态多目标优化算法.pdf

matlab图像主成分分析代码

计算有或没有异方差校正的时间序列的方差比检验。

目前的多目标优化算法有很多, Kalyanmoy Deb的带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-II) 无疑是其中应用最为广泛也是最为成功的一种。本文用的算法是MATLAB自带的函数gamultiobj，该函数是基于NSGA-II改进的一种多目标优化算法。

【图像分割】基于最大类间方差阈值与遗传算法的道路分割

通过协方差矩阵自适应提高差分进化的性能

基于遗传算法的非支配排序算法（NSGA_II）是用于求解多目标规划问题的一种方法。 通过帕累托支配求解帕累托最优解可以有效得到多目标函数的求解结果。 为优化帕累托最优解，运用遗传算法对求解结果进行优化。 但同时遗传算法具有未成熟收敛、群体规模对性能影响大、结果受初始值影响较大等缺点，因此利用多种群遗传算法对求解结果进行进一步优化，运用移民算子联系各个种群，运用精华种群保存每代最优结果。 **运行程序请优先下载谢菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱