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　　群智能算法作为一种新兴的演化计算技术已成为越来越多研究者的关注焦点，它与人工生命，特别是进化策略以及遗传算法有着极为特殊的联系。群智能理论研究领域主要有两种算法：蚁群算法是对蚂蚁群落食物采集过程的模拟，已成功应用于许多离散优化问题。粒子群优化算法也是起源于对简单社会系统的模拟，最初是模拟鸟群觅食的过程，但后来发现它是一种很好的优化工具。
　　本书系统地描述了蚁群算法和粒子群优化算法的理论和实现技术及其应用，简单地介绍了鱼群算法。着重强调各种算法的混合，讨论了蚁群算法与模拟退火算法的混合、蚁群算法与遗传算法的混合、蚁群算法与混沌理论混合、模拟退火算法遗传算法与粒子群优化算法混合、混沌理论与粒子群优化算法的混合、以及蚁群算法与粒子群优化算法的混合。还讨论了群智能算法在旅行商问题、武器-目标分配问题、多处理机调度问题、可靠性优化问题、聚类问题、作业调度问题等方面的应用。　
　　本书可作为信息类的高年级本科生、硕士生、博士生以及广大研究智能算法的科技工作者的参考书。