优化技术是一种以数学为基础，用于求解各种工程问题优化解的应用技术。本书系统地叙述模拟退火算法、遗传算法、禁忌搜索、神经网络优化算法、混沌优化、混合优化策略等智能优化算法的基本理论和实现技术以及最新进展和应用，并从结构上对算法进行统一描述，着重强调混合策略的开发与应用。 本书可作为优化技术相关专业的本科生或研究生的教材，也可供研究人员以及工程技术人员参考。

如今，科学技术正处于多学科相互交叉和渗透的时代。特别是，计算机科学与技术的迅速发展，从根本上改变了人类的生产与生活。同时，随着人类生存空间的扩大以及认识与改造世界范围的拓宽，人们对科学技术提出了新的和更高的要求，其中对高效的优化技术和智能计算的要求日益迫切。 优化技术是一种以数学为基础，用于求解各种工程问题优化解的应用技术。作为一个重要的科学分支，它一直受到人们的广泛重视，并在诸多工程领域得到迅速推广和应用，如系统控制、人工智能、模式识别、生产调度、VLSI技术和计算机工程等。鉴于实际工程问题的复杂性、约束性、非线性、多极小、建模困难等特点，寻求一种适合于大规模并行且具有智能特征的算法已成为有关学科的一个主要研究目标和引人注目的研究方向。 20世纪80年代以来，一些新颖的优化算法，如人工神经网络、混沌、遗传算法、进化规划、模拟退火、禁忌搜索及其混合优化策略等，通过模拟或揭示某些自然现象或过程而得到发展，其思想和内容涉及数学、物理学、生物进化、人工智能、神经科学和统计力学等方面，为解决复杂问题提供了新的思路和手段。这些算法独特的优点和机制，引起了国内外学者的广泛重视并掀起了该领域的研究热潮，且在诸多领域得到了成功应用。在优化领域，由于这些算法构造的直观性与自然机理，因而通常被称作智能优化算法(intelligent optimization algorithms)，或称现代启发式算法(meta\|heuristic algorithms)。 目前，智能优化算法的研究成果相当分散，初涉优化领域的研究工作者需花费较多时间和精力才能掌握这方面的优化技术。为推动和指导在校师生在该领...