多目标优化3——自适应M2M

最新推荐文章于 2025-06-22 16:21:39 发布
转载 最新推荐文章于 2025-06-22 16:21:39 发布 · 561 阅读 · 1

本文提出了一种将每代种群视为帕累托前沿(PF)近似的方法,通过显式或隐式估计PF形状来调整子区域划分和权重向量,确保其设置与PF形状良好匹配。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

https://ieeexplore.ieee.org/document/7976380

 

Our basic idea is that the population at each generation can be regarded as an approximation to the PF, and one can explicitly or implicitly estimate the PF shape and adjust subregion division and weight vectors such that their settings match the PF shape well.

手把手教你学simulink（27.1）--simulink鲁棒控制场景实例：基于Simulink的鲁棒控制在自动驾驶汽车中的应用——自适应巡航控制系统（ACC）
MHD0815的博客
12-03 195
通过上述步骤，我们可以在Simulink中建立一个多传感器融合系统，该系统能够有效地整合来自摄像头、激光雷达、雷达和IMU的数据，提供更可靠的车道保持辅助功能。假设车辆的质量为 mm，发动机提供的驱动力为 FdFd​，空气阻力为 FaFa​，滚动阻力为 FrFr​，重力加速度为 gg，坡度角为 θθ。在Simulink中，我们可以设置不同的驾驶场景（如高速公路、城市道路等），并在这些场景下运行仿真，检查融合算法的表现。我们可以通过随机信号来模拟风速的变化，或者使用特定的波形来模拟特定的风况（如阵风）。
多目标优化算法之一：基于分解的方法
搏博的专栏
01-10 1450
在多目标优化算法中，“基于分解的方法”通常指的是将多目标优化问题（MOP）分解为多个单目标优化子问题，并同时优化这些子问题。具体应用：MOEA/D算法被用于结构优化问题，通过分解方法将多目标优化问题转化为多个单目标优化子问题，同时优化这些子问题，生成一组分布均匀的解。处理大规模问题：对于大规模优化问题，基于分解的方法可以通过将问题分解为多个小规模子问题，使得现有的计算资源能够有效处理。具体应用：MOEA/D算法被用于多模态多目标优化问题，通过分解方法将问题分解为多个子问题，并利用邻域信息进行优化。
自适应多目标粒子群优化器（AMOPSO）
05-07
自适应多目标粒子群优化器 The Adaptive Multi-Objective Particle Swarm Optimizer (AMOPSO）.
多目标优化
热门推荐
withme的博客
04-24 4万+
多目标优化
Matlab 基于 GRU+NSGA-II 的多目标工艺参数优化方案
天天酷科研的博客
06-22 367
Matlab 基于 GRU+NSGA-II 的多目标工艺参数优化方案
语音去噪——自适应滤波（Adaptive filtering）方法
DuHz的博客
11-07 2013
自适应滤波是一种动态调整滤波器系数以适应信号特性变化的技术，广泛应用于语音去噪、回声消除和信道均衡等领域。在语音去噪中，自适应滤波通过利用噪声和语音信号的统计特性，实时调整滤波器参数，以有效抑制背景噪声，保留清晰的语音信号。自适应滤波作为一种动态调整滤波器参数以适应信号和噪声变化的技术，在语音去噪领域具有重要应用价值。其实时性强、算法简单且高效，适用于多种动态噪声环境。然而，算法性能高度依赖于噪声估计的准确性和参数设置，需要在实际应用中进行合理调优。
随机数字信号处理实验报告二——自适应滤波MATLAB
LIsaWinLee的博客
01-20 2331
一、实验原理 自适应滤波器由参数可调的数字滤波器和自适应算法两部分组成。 自适应滤波与维纳滤波、卡尔曼滤波最大的区别在于，自适应滤波在输出与滤波系统之间存在有反馈通道，根据某一时刻滤波器的输出与期望信号的误差调整滤波器的系数，从而实现滤波器系数的动态调整，实现最优滤波。 1.1 信号模型 自适应滤波的目的仍然是从观测信号中提取真实准确的期望信号，因此涉及到的信号有：1）期望信号 d(n) 2）输入信号 x(n)=d(n)+v(n) 3）输出信号 y(n) 1.2 算法原理 一个M阶滤波...
TensorFlow 实现深度网络——自适应学习率算法
Ftwhale的博客
03-22 1610
在使用基本的梯度下降法优化算法时，会遇到一个常见的问题一一要优化的参数对于目标函数的依赖各不相同。形象地说，对于某些参数，通过算法已经优化到了极小值附近，但是有的参数仍然有着很大的梯度，这就是使用统一的全局学习率可能出现的问题。如果学习率太小，则梯度很大的参数会有一个很慢的收敛速度；如果学习率太大，则己经优化得差不多的参数可能会出现不稳定的情况。因此，最近，提出了一些增量（或者基于小批量）的算法来...
Maxwell多目标优化
04-23
电机优化在建参数变量时有两种变量：1、Project Variables。相当于全局变量；2、local Variables。相当于局部变量； Project Variables能在一个project下各个2D、3D、RMxprt下用，设置在Design Properties下建立； local Variables则只能在一个project下的某一个模型下用。设置在design properties下建立；在建参数变量时有两种变量：1、Project Variables。相当于全局变量；2、local Variables。相当于局部变量； Project Variables能在一个project下各个2D、3D、RMxprt下用，设置在Design Properties下建立； local Variables则只能在一个project下的某一个模型下用。设置在design properties下建立；在建参数变量时有两种变量：1、Project Variables。相当于全局变量；2、local Variables。相当于局部变量； Project Variables能在一个project下各个2D、3D、RMxprt下用，设置在Design Properties下建立； local Variables则只能在一个project下的某一个模型下用。设置在design properties下建立；电机
多目标优化（Comparison of Multiobjective Evolutionary Algorithms: Empirical Results）
07-02
详细的介绍多目标有化算法以及相应的测试函数，以及对比各种多目标优化算法（Comparison of Multiobjective Evolutionary Algorithms: Empirical Results）
多目标优化算法
09-14
多目标遗传优化算法用于化工过程建模，特别是在丙烯精馏塔和制乙烯上的应用。优化算法包含遗传算法和蚁群算法。
多目标优化（智能算法）
weixin_44618906的博客
11-09 2万+
多目标优化模型求解方案 文章目录(1) 概念引入1.多目标优化模型2.支配(2) 多目标优化的传统解法(3) 智能优化算法(3) matlab的智能优化算法1. 基本的两个函数2. 例子3. 如果有三个目标 (1) 概念引入 1.多目标优化模型 数学模型(一般都转化成最小问题)min⁡F(x)=(f1(x),f2(x),…,fm(x))  s.t.x∈Ω\min{F(x)}=(f_1(x),f_2(x),\dots,f_m(x))\\ ~~\\ s.t. x\in\OmegaminF(
有轨巷道堆垛机点到点轨迹规划——自适应s曲线
最新发布
07-16
- 输入：$s_0$, $s_f$, $v_{\max}$ (e.g., $1.5 \text{m/s}$), $a_{\max}$ (e.g., $0.5 \text{m/s}^2$), $j_{\max}$ (e.g., $2.0 \text{m/s}^3$)，这些值基于设备规格。 - 计算 $d = |s_f - s_0|$。 2. **自适应...
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值