基于Matlab的多目标轴承在线跟踪优化

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详细介绍了利用Matlab语言实现的目标跟踪算法——CamShift。相较于基于MeanShift的算法，CamShift在精确性和效率上有显著提升。技术细节和实现步骤均有详细说明，适合对视觉跟踪技术感兴趣的研究者和开发者。

这份MATLAB代码展示了如何利用粒子群算法解决约束多目标优化问题。代码包含了算法的完整实现，用户可以根据自身需求修改参数和目标函数。

介绍了多目标滑模模型算法（MOSMA），这是最近开发的滑模模型算法（SMA）的一种变体，专门用于解决行业中的多目标优化问题。近年来，优化社区提出了多种元启发式和进化优化技术，用于处理这些优化问题。在评估多目标优化（MOO）问题时，这些方法通常会面临解决方案质量低下的问题，而非准确估计帕累托最优解和所有目标函数的分布。SMA方法基于实验室对黏菌振荡行为的观察而来，显示出强大的性能，通过结合最佳食物路径设计。MOSMA算法采用SMA机制进行收敛，并结合精英非支配排序方法来估计帕累托最优解。此外，MOSMA保留了多目标公式，并利用拥挤距离算子来确保所有目标的最佳解决方案覆盖范围扩展。为了验证MOSMA的性能，本研究考虑了41个不同的案例研究。

利用多目标算法对冷热电联供型综合能源系统的运行进行优化。

本资源包含针对多目标蚁狮优化算法 (MOALO) 的 MATLAB 代码实现，可用于解决具有多个目标函数的优化问题。代码经过全面测试，确保在 MATLAB 2019b 及更高版本中可以正常运行。代码结构清晰，易于理解和使用。

作为练习使用，这里提供了三个小文件，用于Matlab的图像目标跟踪实验。这些文件帮助用户熟悉目标跟踪技术的基本概念和应用方法。

Matlab多目标优化代码CPDEA版本所有权归刘一平所有。介绍了在进化多模态多目标优化中处理决策空间中收敛和多样性不平衡的问题。研究提出了不平衡距离最小化问题（IDMP）并使用收敛惩罚密度进化算法（CPDEA）。该算法平衡决策空间中的收敛性和多样性。发表于IEEE进化计算汇刊2020年，第24卷第3期，第551-565页。如有疑问，请联系。

这些脚本用于实现高斯混合基数化概率假设密度（GM-CPHD）滤波器，算法和跟踪场景遵循发表在《IEEE信号处理杂志》第2卷第55期第7号上的论文“基数化概率假设密度滤波器的分析实现”，作者为Ba-Ngu Vo和WK Ma。