认知计算与多目标优化

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本书对近年来认知计算和多目标优化领域常见的理论及技术进行了较为全面的阐述和总结，并结合作者多年的研究成果，对相关理论及技术在应用领域的实践情况进行了展示和报告。全书从认知计算和多目标优化两个方面展开，主要内容包含如下方面：认知科学及其特点简介，多目标优化问题简介，基于等度规映射的ε支配机制用于求解多目标优化问题，基于在线非支配抗体的自适应多目标优化算法，基于自适应等级克隆和动态m近邻表的克隆选择多目标优化算法，基于角解优先的高维多目标非支配排序方法，一种双档案高维多目标进化算法，融合非局部均值去噪的高效免疫多目标SAR图像自动分割算法，基于免疫克隆优化的认知无线网络频谱分配方法，基于混沌量子克隆的按需频谱分配算法，量子免疫克隆算法求解基于认知引擎的频谱决策问题，基于免疫优化的认知OFDM系统资源分配等算法。