認(rèn)知計(jì)算與多目標(biāo)優(yōu)化

　　本書對(duì)近年來(lái)認(rèn)知計(jì)算和多目標(biāo)優(yōu)化領(lǐng)域常見的理論及技術(shù)進(jìn)行了較為全面的闡述和總結(jié)，并結(jié)合作者多年的研究成果，對(duì)相關(guān)理論及技術(shù)在應(yīng)用領(lǐng)域的實(shí)踐情況進(jìn)行了展示和報(bào)告。全書從認(rèn)知計(jì)算和多目標(biāo)優(yōu)化兩個(gè)方面展開，主要內(nèi)容包含如下方面：認(rèn)知科學(xué)及其特點(diǎn)簡(jiǎn)介，多目標(biāo)優(yōu)化問題簡(jiǎn)介，基于等度規(guī)映射的ε支配機(jī)制用于求解多目標(biāo)優(yōu)化問題，基于在線非支配抗體的自適應(yīng)多目標(biāo)優(yōu)化算法，基于自適應(yīng)等級(jí)克隆和動(dòng)態(tài)m近鄰表的克隆選擇多目標(biāo)優(yōu)化算法，基于角解優(yōu)先的高維多目標(biāo)非支配排序方法，一種雙檔案高維多目標(biāo)進(jìn)化算法，融合非局部均值去噪的高效免疫多目標(biāo)SAR圖像自動(dòng)分割算法，基于免疫克隆優(yōu)化的認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)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(rèn)知引擎的頻譜決策問題，基于免疫優(yōu)化的認(rèn)知OFDM系統(tǒng)資源分配等算法。

　　暫無(wú)相關(guān)內(nèi)容