認知計算與多目標優(yōu)化

　　本書對近年來認知計算和多目標優(yōu)化領域常見的理論及技術進行了較為全面的闡述和總結，并結合作者多年的研究成果，對相關理論及技術在應用領域的實踐情況進行了展示和報告。全書從認知計算和多目標優(yōu)化兩個方面展開，主要內容包含如下方面：認知科學及其特點簡介，多目標優(yōu)化問題簡介，基于等度規(guī)映射的ε支配機制用于求解多目標優(yōu)化問題，基于在線非支配抗體的自適應多目標優(yōu)化算法，基于自適應等級克隆和動態(tài)m近鄰表的克隆選擇多目標優(yōu)化算法，基于角解優(yōu)先的高維多目標非支配排序方法，一種雙檔案高維多目標進化算法，融合非局部均值去噪的高效免疫多目標SAR圖像自動分割算法，基于免疫克隆優(yōu)化的認知無線網(wǎng)絡頻譜分配方法，基于混沌量子克隆的按需頻譜分配算法，量子免疫克隆算法求解基于認知引擎的頻譜決策問題，基于免疫優(yōu)化的認知OFDM系統(tǒng)資源分配等算法。

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