智能优化方法是一个方兴未艾的研究领域，《智能优化方法的研究及应用》对该领域中涉及的主要算法进行了介绍，重点讨论了各种算法的思想来源、研究进展和相关应用，内容包括：概述、遗传算法、蚁群优化算法、粒子群优化算法以及当前热门的蜂群算法、萤火虫算法和布谷鸟搜索算法。
　　《智能优化方法的研究及应用》内容丰富、案例详细，可作为广大算法研究者和工程技术人员进一步学习优化算法的参考书和工具书，也适合作为参加ACM程序设计大赛爱好者的参考用书或培训教材。
　　《智能优化方法的研究及应用》结合实例对这些算法的构建过程进行了讲解，深入浅出、通俗易懂；研究进展体现了国内外在这方面的最新进展，开阔了读者的思维；同时，提供了大量经典而重要的参考资料，为读者进一步地深入学习和理解算法提供了方便。

前言
第1章 概述
1.1 最优化问题
1.2 组合优化问题
1.3 NP完全理论
1.4 传统优化方法
1.5 智能优化方法
本章小结
参考文献

第2章 遗传算法
2.1 自然遗传学说简介
2.2 遗传算法简介
2.3 遗传算法研究进展情况
2.4 遗传算法的应用
本章小结
参考文献

第3章 蚁群优化算法
3.1 蚂蚁的行为
3.2 蚁群优化算法的简单原理
3.3 蚁群优化算法研究进展情况
3.4 蚁群优化算法的应用
本章小结
参考文献

第4章 粒子群优化算法
4.1 粒子群优化算法简介
4.2 粒子群优化算法研究进展情况
4.3 粒子群优化算法的应用
本章小结
参考文献

第5章 蜂群算法
5.1 自然界中的蜜蜂
5.2 蜂群算法简介
5.3 蜂群算法研究进展情况
5.4 蜂群算法的应用
本章小结
参考文献

第6章 萤火虫算法
6.1 自然界中的萤火虫
6.2 萤火虫算法简介
6.3 萤火虫算法研究进展情况
6.4 萤火虫算法的应用
本章小结
参考文献

第7章 布谷鸟搜索算法
7.1 标准布谷鸟搜索算法简介
7.2 布谷鸟搜索算法研究进展情况
7.3 布谷鸟搜索算法的应用
本章小结
参考文献
附录部分源代码