决策分析：决策树绘制应用程序
此应用程序可绘制决策树，找到每个结果的预期收益。输入条件概率、先验概率和替代方案，以进行分析。
多目标决策分析
当前话题为您枚举了最新的 多目标决策分析。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。
多目标跟踪
以多目标跟踪为核心的算法，具有较好的鲁棒性
MOPSO多目标粒子群
多目标粒子群算法，用于科研和写文章，是西班牙一个学者写的
C#决策分析模块设计与技术详解
决策分析模块详细讨论了其设计思路、关键技术包括游标操作、存储过程、透视表和统计表的基本操作以及右键菜单的实现。设计过程涵盖主窗体初始化、透视表筛选、透视表设计和统计表设计。
BES平台多目标编译脚本
该资源提供Shell和Python脚本，用于在BES平台开发过程中一键编译生成多个二进制文件，提高开发效率。
优化多目标视图和URL配置
2010-5-5第三章视图和URL配置djangobook.py3k.cn/2.0/chapter03/ 1/13
多目标优化算法NSGA源码详解
该NSGA源代码由Srinivas, N.和Deb, K.用C语言编写，可直接运行，便于研究和应用于多目标优化。该算法通过非支配排序选择候选解，能够有效处理多种复杂的优化问题。使用NSGA算法的开发者可以借助C代码进行自定义调整，以满足特定需求。
多目标监控场景下的检测和跟踪技术解析
该文章介绍了多目标监控场景下的检测和跟踪技术，包括基于视觉、深度学习和机器学习等方法。对于需要实现目标检测和跟踪的应用场景有较大参考价值。
多目标优化算法NSGA-2的Python版实现
本代码资源是关于NSGA-2的Python实现，是原始论文A Fast and Elitist Multiobjective Genetic Algorithm: NSGA-II的代码复现结果，有整个NSGA-2的实现流程包括初始化种群，基因生成，染色体交叉变异等
基于 NSGA-II 的多目标进化算法 Java 源代码
本 Java 源代码实现了基于 NSGA-II 算法的多目标进化算法。该算法用于解决具有多个相互冲突目标的优化问题，通过评估个体的非支配性、拥挤度和多样性来指导搜索。