群智能算法作為一種新興的演化計算技術(shù)已成為越來越多研究者的關(guān)注焦點，它與人工生命，特別是進(jìn)化策略以及遺傳算法有著極為特殊的聯(lián)系。群智能理論研究領(lǐng)域主要有兩種算法：蟻群算法是對螞蟻群落食物采集過程的模擬，已成功應(yīng)用于許多離散優(yōu)化問題。粒子群優(yōu)化算法也是起源于對簡單社會系統(tǒng)的模擬，最初是模擬鳥群覓食的過程，但后來發(fā)現(xiàn)它是一種很好的優(yōu)化工具。
　　本書系統(tǒng)地描述了蟻群算法和粒子群優(yōu)化算法的理論和實現(xiàn)技術(shù)及其應(yīng)用，簡單地介紹了魚群算法。著重強(qiáng)調(diào)各種算法的混合，討論了蟻群算法與模擬退火算法的混合、蟻群算法與遺傳算法的混合、蟻群算法與混沌理論混合、模擬退火算法遺傳算法與粒子群優(yōu)化算法混合、混沌理論與粒子群優(yōu)化算法的混合、以及蟻群算法與粒子群優(yōu)化算法的混合。還討論了群智能算法在旅行商問題、武器-目標(biāo)分配問題、多處理機(jī)調(diào)度問題、可靠性優(yōu)化問題、聚類問題、作業(yè)調(diào)度問題等方面的應(yīng)用。　
　　本書可作為信息類的高年級本科生、碩士生、博士生以及廣大研究智能算法的科技工作者的參考書。