智能算法正在成为对复杂系统问题建模、预测、识别、分类、决策、诊断及优化求解的强有力工具,已经成为生成式通用人工智能系统研究的前沿领域。群智能优化算法作为智能算法的重要组成部分,它是一种基于生物群体智能行为的启发式搜索算法,通过利用群体中个体间的信息交互和协同来实现对缺乏精确模型的复杂系统问题优化求解。群智能优化算法其概念及原理必将在推动大模型、隐私计算、具身智能等领域的发展中发挥日益重要的作用。本书系统介绍了106种原创的群智能优化算法,具有取材广泛,内容新颖,启迪读者创新思维、可读性好的特点,对于智能优化领域的教学、科研及开发人员具有很高的参考价值。
本书内容包括模拟自然界中生物和动物的觅食行为、寻偶行为、交配行为、迁徙策略、狩猎策略等过程中蕴含的优化机制和群体智能行为,原创的106种群智能优化算法。这些生物和动物有分布在广袤土地上蚂蚁、蜜蜂、萤火虫、蝴蝶、蜻蜓、蜘蛛、天牛、瓢虫等多种昆虫,有浩瀚海洋中的麟虾、被囊群、水母、口孵鱼、海豚、鲸鱼等多种鱼类,有茂密森林草原中的猴群、蜜獾、耳廓狐、金豺、狼群、狮子、大象、大猩猩等,有翱翔在空中的鸟类、鸽子、海鸥 、乌燕鸥、大雁、雄鹰等,有北冰洋的企鹅、北极熊等,还有侵入人体极其微小的细菌、病毒等。自然界大量的微生物、昆虫和动物的群体智能行为正在不断地启发人们设计出更多更新的群智能优化算法。本书取材广泛、内容新颖、撰写由浅入深、启迪创新思维,可供智能科学、人工智能、自动化、计算机科学、信息科学、系统科学、经济管理等相关领域的高校师生、研究人员及工程技术人员学习参考。