智能优化正在成为人工智能、计算机科学、信息科学、生物信息学、仿生学、自然科学诸多领域交叉融合研究的前沿学科，它为解决许多领域中缺乏精确数学模型的复杂系统优化问题提供了强有力的工具。 本书将第1版的106种原创的智能优化算法与涌现计算增加到159种，全面地反映该领域创新性的研究成果，堪称国内先进的智能优化算法大全。全书共六篇：第一篇仿人智能优化算法（21种）；第二篇进化算法（12种）；第三篇群智能优化算法（70种）；第四篇仿植物生长算法（11种）；第五篇仿自然优化算法（40种）；第六篇涌现计算（5种）。本书取材广泛、内容新颖、结构严谨、系统性强、由浅入深、逻辑严密、辩证分析，旨在开阔读者视野，启迪创新思维，激励科研人员、研究生等在生生不息、丰富多彩的大千世界中捕捉更多的创新灵感。 本书可作为高等院校智能科学、人工智能、人工生命、自动化科学、计算机科学、信息科学、系统科学、管理科学等相关专业教学参考书，也可供高校教师、研究生、科研人员及工程技术人员学习参考。

第一篇 仿人智能优化算法
第1章 模糊逻辑算法
1.1 模糊集合及其表示
1.2 模糊集合的运算及其性质
1.3 模糊关系与模糊矩阵
1.4 模糊推理规则
1.5 模糊系统的万能逼近特性
第2章 神经网络算法
2.1 神经细胞结构与功能
2.2 人工神经元的基本特性
2.3 人工神经网络及其特点
2.4 前向神经网络的结构、训练及学习
2.5 神经网络的学习规则
2.6 前向网络误差反向传播学习算法及其逼近特性
第3章 免疫算法
3.1 免疫系统的基本概念
3.2 免疫系统的组织结构
3.3 免疫系统的免疫机制
3.4 免疫系统的学习及优化机理
3.5 免疫算法及克隆选择算法的实现步骤
第4章 内分泌算法
4.1 内分泌算法的提出
4.2 内分泌与神经、免疫系统之间的关系
4.3 生物内分泌系统
4.4 内分泌激素调节规律的描述
4.5 人工内分泌系统内分泌激素的调节机制
4.6 基于内分泌调节机制的行为自组织算法的实现
第5章 人工代谢算法
5.1 人工代谢算法的提出
5.2 人工代谢算法的原理
5.3 人工代谢算法的描述
5.4 人工代谢算法的实现流程
第6章 膜计算
6.1 膜计算的提出
6.2 细胞膜的结构、模型及功能
6.3 标准膜计算的原理
6.4 标准膜计算的描述
6.5 膜计算的过程及实现步骤
第7章 禁忌搜索算法
7.1 禁忌搜索算法的提出
7.2 组合优化中的邻域概念
7.3 局部搜索算法
7.4 禁忌搜索算法
7.5 禁忌搜索算法的主要操作及参数
第8章 和声搜索算法
8.1 和声搜索算法的提出
8.2 和声搜索算法的原理及结构
8.3 和声搜索算法的主要步骤及流程
第9章 思维进化算法
9.1 思维进化算法的提出
9.2 思维进化算法的基本思想
9.3 思维进化算法的描述
9.4 思维进化算法的实现步骤及流程
第10章 社会进化算法
10.1 社会进化算法的提出
10.2 社会进化算法的基本思想
10.3 多智能体社会进化系统
10.4 社会进化算法的描述
10.5 社会进化算法的实现步骤
第11章 人口迁移算法
11.1 人口迁移算法的提出
11.2 人口迁移算法的原理
11.3 人口迁移算法的描述
11.4 人口迁移算法的实现步骤
第12章 标杆学习算法
12.1 标杆学习算法的提出
……
第二篇 进化算法
第三篇 群智能优化算法
第四篇 仿植物生长算法
第五篇 仿自然优化算法
第六篇 涌现计算
附录A 智能优化算法的理论基础：复杂适应系统理论
参考文献