本书对计算智能领域的主要算法进行介绍，重点讨论各种算法的思想来源、流程结构、发展改进、参数设置和相关应用，内容包括绪论以及神经网络、模糊逻辑、遗传算法、蚁群优化算法、粒子群优化算法、免疫算法、分布估计算法、Memetic算法、模拟退火算法和禁忌搜索算法等计算智能领域的典型算法。本书通俗易懂，图文并茂，深入浅出，没有其他算法书中大量公式、定理、证明等难懂的内容，而是通过大量的图表示例对各个算法进行说明和介绍。本书不但提供了算法实现的流程图和伪代码，而且通过具体的应用举例对算法的使用方法和使用过程进行说明，同时提供了大量经典而重要的参考资料，为读者进一步深入学习和理解算法提供方便。 本书适合作为相关专业本科生和研究生的选修课教材，特别适合作为入门教材以满足算法初学者了解和学习计算智能算法的入门需求，同时还能够作为广大算法研究者和工程技术人员进一步学习的参考书和工具书。

本书介绍典型的计算智能方法，重点讨论各种算法的思想来源、流程结构、发展改进、参数设置和相关应用，内容共分10章。第1章是绪论，主要是对计算智能一些背景知识及其分类与理论、研究与发展、特征与应用等进行概要介绍；第2章介绍神经网络（Neural Network, NN) ；第3章介绍模糊逻辑（Fuzzy Logic, FL) ；第4章介绍遗传算法（Genetic Algorithm, GA) ；第5章介绍蚁群优化算法（Ant Colony Optimization, ACO) ；第6章介绍粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO) ；第7章介绍免疫算法（Immune Algorithm, IA) ；第8章介绍分布估计算法（Estimation of Distribution Algorithm, EDA) ；第9章介绍Memetic算法（Memetic Algorithm, MA) ；第10章介绍模拟退火（Simulated Annealing, SA）以及禁忌搜索（Tabu Search, TS）算法。 计算智能算法本身是对自然界智慧和人类智慧的模仿，其思想来源和基本原理本来就不是高深晦涩的理论，因此本书在对各种算法进行介绍的时候，力求做到通俗易懂，图文并茂，深入浅出。本书的每一章都以生动的图示开头，尝试用最直观、最通俗的形式去展示各种算法的思想原理和基本特征，有助于读者快速、形象、深刻地对算法进行认识和把握。在叙述的过程中，本书没有其他算法书中大量公式、定理、证明等难懂的内容，而是通过大量的图表示例对各个算法的思想来源、流程结构、发展改...