多目标优化驱动的鸽MVL视觉响应特征筛选与神经解码解析

一、引言

1.1研究背景与意义

1.1.1研究背景

在现代科学研究中，多目标优化、鸽MVL视觉响应以及神经解码各自在不同领域取得了显著进展。多目标优化旨在在多个相互冲突的目标之间寻求平衡，以获得一组非劣解，即Pareto最优解。近年来，多目标优化算法不断涌现，如遗传算法、粒子群优化算法等被广泛应用于工程设计、经济管理、资源分配等众多领域，旨在解决复杂系统中多个目标同时优化的难题。但在处理高维数、多模态、非线性等复杂问题时，传统多目标优化方法仍存在许多不足，如计算复杂度高、容易陷入局部最优等问题。

鸽子作为一种具有独特视觉系统的