MATLAB多目标动态追踪注意力策略优化仿真平台

资 源 简 介

该项目利用MATLAB开发动态系统注意力分配仿真平台，模拟生物捕食中对多个移动目标的注意力分配策略。通过视觉注意力建模与动态优先级算法，优化复杂环境下的目标追踪性能，为多目标决策提供仿真验证工具。

详 情 说 明

面向多目标动态追踪的注意力策略优化仿真系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB的动态系统注意力分配仿真平台，旨在模拟生物捕食过程中对多个移动目标的视觉注意力分配机制。系统通过建立动态视觉注意力模型，结合多目标追踪与优先级分配算法，能够在复杂环境中实现注意力的动态聚焦与切换。平台支持对不同注意力策略的仿真比较与性能评估，为注意力分配算法的研究提供可视化分析工具。

功能特性

• 动态注意力建模：基于生物视觉机制建立注意力分配模型，模拟有限感知资源下的注意力聚焦过程
• 多目标追踪算法：实现针对多个移动目标的实时追踪与优先级动态分配
• 策略优化框架：支持固定扫描、预测性聚焦、自适应分配等多种注意力策略的配置与比较
• 性能评估体系：提供注意力效率、目标覆盖度、响应延迟等多维度评估指标
• 可视化分析界面：实时展示注意力焦点移动轨迹与目标运动的动态关系图

使用方法

1. 准备输入数据：准备目标运动轨迹数据（N×T×3矩阵），配置环境参数、注意力策略参数和感知约束条件
2. 运行仿真系统：执行主程序启动仿真，系统将根据配置参数自动运行注意力分配仿真
3. 查看输出结果：系统生成注意力分配热力图、追踪成功率统计和策略性能评估报告
4. 分析可视化结果：通过动态可视化界面观察注意力焦点与目标运动的互动关系，进行策略效果分析

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装MATLAB基本工具包，推荐额外安装优化工具箱和图像处理工具箱
• 至少4GB内存，建议8GB以上以获得更流畅的可视化体验

文件说明

主程序文件整合了系统的核心仿真流程，实现了注意力分配模型的初始化、多目标运动场景的构建、动态追踪算法的执行、策略效果的实时评估以及可视化结果的生成。该文件负责协调各功能模块的协同工作，完成从数据输入到结果输出的完整仿真循环，并提供了用户交互接口用于参数调整和策略选择。