汪民乐，1964年出生，安徽枞阳人。1981-2001年先后就读于第二炮兵工程学院、西北工业大学，并分别获工学学士、硕士、博士学位，2002-2005年为第二炮兵工程学院控制科学与工程学科在站博士后。现任火箭军工程大学教授、博士生导师，并任陕西省运筹学学会常务理事、陕西省计算数学学会理事、国家自然科学基金委员会评审专家、教育部和军队学位与研究生教育评估专家，以及《战术导弹技术》《兵器装备工程学报》与《火箭军工程大学学报》编委。主要从事军事智能计算与决策、军事运筹理论与方法、武器系统效能分析、军事系统建模与仿真、军事装备管理与保障研究。在《宇航学报》《兵工学报》《弹道学报》《控制与决策》《系统工程理论与实践》等重要中文期刊及国际期刊、国际会议发表论文200余篇，被国际三大检索收录40余篇；公开出版学术专著11部，编著（译）教材9部；主持或参与完成国家和军队科研项目40余项，获军队和省部级科技进步奖16项、国防发明专利1项。曾获军队院校育才奖“银奖”和“四有”优秀军官，两次被评为火箭军“优秀教员”，享受军队优秀专业技术人才一类岗位津贴，并两次荣立“三等功”。

第1篇 群体智能计算
第1章 遗传算法
1．1 引言
1．2 遗传算法的产生与发展
1．3 遗传算法的基本概念
1．4 遗传算法的实现过程
1．5 遗传算法的基本理论
1．6 小生境遗传算法
1．7 多目标优化遗传算法
1．8 并行遗传算法
1．9 遗传算法的典型应用
1．10 遗传算法的应用实例之一——连续时空最优搜索路径规划
1．11 遗传算法的应用实例之二——大规模战术导弹攻击下毁伤效能总体优化
第2章 进化规划
2．1 引言
2．2 进化规划的基本理论
2．3 几种典型的进化规划算法
2．4 进化规划算法的应用实例——企业采购方案优化
第3章 粒子群优化算法
3．1 引言
3．2 粒子群优化算法的基本理论
3．3 粒子群优化算法的发展
3．4 粒子群优化算法的典型应用
3．5 粒子群优化算法的应用实例——复杂地形多传感器优化部署
第4章 蚁群算法
4．1 引言
4．2 蚁群算法的基本理论
4．3 几种典型的蚁群算法模型
4．4 面向TSP问题求解的蚁群优化算法
4．5 蚁群优化算法的应用实例——飞行器航迹规划

第2篇 人工智能计算系统
第5章 人工神经计算系统
5．1 引言
5．2 单神经元模型
5．3 典型的神经网络学习规则
5．4 BP神经网络结构与算法分析
5．5 基于群体智能的神经网络训练算法
5．6 人工神经网络的应用实例——多源毁伤图像信息特征层融合
第6章 人工免疫计算系统
6．1 引言
6．2 人工免疫算法的生物学基础
6．3 人工免疫算法的基本概念
6．4 人工免疫算法的基本框架
6．5 典型的人工免疫算法
6．6 人工免疫算法的收敛性分析
6．7 人工免疫算法与其他智能算法的比较
6．8 人工免疫算法的关键问题
6．9 人工免疫算法的典型应用
6．10 人工免疫算法的应用实例——多机协同空战的目标分配
第7章 人工蜂群计算系统
7．1 引言
7．2 人工蜂群算法的生物学背景
7．3 人工蜂群算法基本原理
……

第3篇 智能学习与推理计算

参考文献