本书分为6篇：第1篇智能优化的理论基础，内容包括优化理论和智能优化方法概述；第2篇进化算法，内容包括遗传算法、DNA算法、Memetic算法和文化算法；第3篇仿人智能优化算法，内容包括神经网络算法、模糊逻辑算法、思维进化算法；第4篇群智能优化算法，内容包括蚁群优化算法、粒子群优化算法、混合蛙跳算法、猴群算法、自由搜索算法；第5篇仿自然优化算法，内容包括模拟退火算法、混沌优化算法、量子遗传算法、水波优化算法、自然云与气象云搜索优化算法；第6篇智能优化方法的统一框架与共性理论，内容包括智能优化方法的统一框架、智能优化方法的收敛性分析、搜索空间的探索开发权衡。通过阐述这些算法的基本原理，构建这些算法的数学模型和计算步骤，为进一步的实践应用奠定算法的理论基础。
本书可作为高等院校理工科各专业的教材，也可供从事优化算法的技术人员参考。

前言
第1篇 智能优化的理论基础
第1章 优化理论概述
1.1 优化问题的基本概念
1.2 优化问题的分类
1.3 求解方法的运用原则与搜索优化算法的一般流程
复习思考题
第2章 智能优化方法概述
2.1 智能优化的概念
2.2 智能优化方法的实质——人工复杂适应性系统
2.3 智能优化方法的分类
复习思考题
第2篇 进化算法
第3章 遗传算法
3.1 遗传算法寻优的基本思路
3.2 遗传算法的理论基础
3.3 遗传算法的实现及改进算法
3.4 差分进化算法
复习思考题
第4章 DNA算法
4.1 概述
4.2 DNA的结构
4.3 DNA计算的原理
4.4 DNA计算与遗传算法的集成
4.5 DNA遗传算法与常规遗传算法的比较
复习思考题
第5章 Memetic算法和文化算法
5.1 Memetic算法
5.2 文化算法
复习思考题
第3篇 仿人智能优化算法
第6章 神经网络算法
6.1 从机器学习到神经网络
6.2 神经网络训练
6.3 神经网络的设计方法
6.4 欠拟合、过拟合与正则化
6.5 优化算法
6.6 神经网络的应用优势和存在的主要问题
复习思考题
第7章 模糊逻辑算法
7.1 模糊集合及其运算
7.2 模糊关系
7.3 模糊逻辑与近似推理
7.4 基于规则库的模糊推理
7.5 模糊逻辑系统的应用优势与存在的主要问题
复习思考题
第8章 思维进化算法
8.1 思维进化算法的提出
8.2 思维进化算法的基本思想
8.3 思维进化算法的描述
8.4 思维进化算法的改进
复习思考题
第4篇 群智能优化算法
第9章 蚁群优化算法
9.1 蚁群觅食策略的优化原理
9.2 蚁群优化算法介绍
9.3 蚁群优化算法应用举例
复习思考题
第10章 粒子群优化算法
10.1 粒子群优化算法的基本原理
10.2 基本粒子群优化算法
10.3 改进的粒子群优化算法
10.4 离散粒子群优化算法
10.5 粒子群优化算法应用举例
10.6 粒子群优化算法的应用优势与存在的主要问题
复习思考题
第11章 混合蛙跳算法
11.1 混合蛙跳算法的提出
11.2 混合蛙跳算法的基本原理
11.3 基本混合蛙跳算法的描述
11.4 混合蛙跳算法的实现步骤
11.5 混合蛙跳算法的实现流程
11.6 协同进化混合蛙跳算法
复习思考题
第12章 猴群算法
12.1 猴群算法的提出
12.2 猴群算法的原理
12.3 猴群算法的数学描述
12.4 猴群算法的实现步骤及流程
12.5 猴群算法的优缺点分析
12.6 基于高斯变异的自适应猴群算法
复习思考题
第13章 自由搜索算法
13.1 自由搜索算法的提出
13.2 自由搜索算法的优化原理
13.3 自由搜索算法的数学描述
13.4 自由搜索算法的实现步骤及流程
13.5 动态拉伸目标函数的自由搜索算法
复习思考题
第5篇 仿自然优化算法
第14章 模拟退火算法
14.1 模拟退火算法的提出
14.2 固体退火过程的统计力学原理
14.3 模拟退火算法的数学描述
14.4 模拟退火算法的实现要素
14.5 多目标模拟退火算法
14.6 模拟退火算法的应用之一：求解旅行商问题
复习思考题
第15章 混沌优化算法
15.1 混沌优化算法的提出
15.2 混沌学与Logistic映射
15.3 混沌优化算法的实现步骤
15.4 变尺度混沌优化算法的实现步骤
复习思考题
第16章 量子遗传算法
16.1 量子计算
16.2 量子进化算法
16.3 量子遗传算法计算
16.4 改进的量子遗传算法
复习思考题
第17章 水波优化算法
17.1 水波优化算法的提出
17.2 水波现象与水波理论
17.3 水波优化算法的基本原理
17.4 水波优化算法的数学描述
17.5 水波优化算法的实现步骤及流程
17.6 自适应协同学习水波优化算法
复习思考题
第18章 自然云与气象云搜索优化算法
18.1 自然云搜索优化算法
18.2 气象云模型优化算法
复习思考题
第6篇 智能优化方法的统一框架与共性理论
第19章 智能优化方法的统一框架
复习思考题
第20章 智能优化方法的收敛性分析
20.1 收敛性与全局收敛性的定义
20.2 全局收敛性定理
20.3 关于收敛性的讨论
复习思考题
第21章 搜索空间的探索-开发权衡
21.1 探索与开发的定义与权衡方式
21.2 “探索-开发”权衡的多阶段随机压缩模型
复习思考题
参考文献