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测试可以跑，根据自己情况修改下函数即可.NSGA-III 首先定义一组参考点。然后随机生成含有 N 个（原文献说最好与参考点个数相同）个体的初始种群，其中 N 是种群大小。接下来，算法进行迭代直至终止条件满足。在第 t 代，算法在当前种群 Pt的基础上，通过随机选择，模拟两点交叉（Simulated Binary Crossover，SBX）和多项式变异 产生子代种群 Qt。Pt和 Qt的大小均为 N。因此，两个种群 Pt和 Qt合并会形成种群大小为 2N 的新的种群 Rt=Pt∪Qt。 为了从种群 Rt中选择最好的 N 个解进入下一代，首先利用基于Pareto支配的非支配排序将 Rt分为

用matlab编的关键帧提取的代码，参考了光流法的代码。是基于帧差的欧式距离，均值，方差，差异系数下的关键帧提取。代码调试通过，运行结果理想

这方面的资料实在少得可怜，只能自己总结一些经验。准备分享一下，同时也是以防以后再被类似的问题卡住。(有可能有些小错误，毕竟第一次弄，发现问题可以私信我)里面是PMSM的弱磁控制，因为考虑仿真时间比较长，我把仿真结果也一起放进去了，打开应该能直接看结果，有3000rpm和8000rpm，我的博客里有相关讲解。

支持SQL2000，SQL2005，小工具，供学习使用使用标准DELPHI控件，最低支持D6