以多目标跟踪为核心的算法，具有较好的鲁棒性
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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。
C 12 次浏览
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# 19 次浏览
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
Python 17 次浏览
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。
Python 19 次浏览
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。
bada 12 次浏览
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。
Java 21 次浏览
详细阐述了基于多目标遗传算法的分布式电源选址定容模型的构建与实现。通过对配电网基本结构的构建与分布式电源接入前后损耗的分析，实现了对配电网性能的全面评估。进而，通过设定网损最小化、电源容量最小化及节点电压稳定性最大化为目标函数，构建了多目标选址定容模型。采用改进的多目标遗传算法进行求解，得到了精确的
Perl 21 次浏览
这份代码资源结合了VC++和halcon，对于想学习机器视觉和VC++编程的朋友们来说，有一定的参考意义。
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