群体智能是通过模拟自然界生物群体行为来实现人工智能的一种方法。本书综合运用认知科学、社会心理学、人工智能和演化计算等学科知识，提供了一些非常有价值的新见解，并将这些见解加以应用，以解决困难的工程问题。

本书由粒子群优化算法之父撰写，是该领域毋庸置疑的经典著作。

群体智能是通过模拟自然界生物群体行为来实现人工智能的一种方法。本书综合运用认知科学、社会心理学、人工智能和演化计算等学科知识，提供了一些非常有价值的新见解，并将这些见解加以应用，以解决困难的工程问题。书中首先探讨了基础理论，然后详尽展示如何将这些理论和模型应用于新的计算智能方法（粒子群）中，以适应智能系统的行为，最后描述了应用粒子群优化算法的好处，提供了强有力的优化、学习和问题解决的方法。

本书主要面向计算机相关学科的高年级本科生或研究生以及相关领域的研究与开发技术人员。

part one Foundations

 chapter one　Models and Concepts of Life and Intelligence　3

 chapter two　Symbols, Connections, and Optimization by Trial and Error　35

 chapter three　On Our Nonexistence as Entities: The Social Organism　81

 chapter four　Evolutionary Computation Theory and Paradigms　133

 chapter five　Humans—Actual, Imagined, and Implied　187

 chapter six　Thinking Is Social　261

part two　The Particle Swarm and Collective Intelligence

 chapter seven　The Particle Swarm　287

 chapter eight　Variations and Comparisons　327

 chapter nine　Applications　369

 chapter ten　Implications and Speculations　393

 chapter eleven　And in Conclusion . . .　421

Appendix A Statistics for Swarmers　429

Appendix B Genetic Algorithm Implementation　451

Glossary　457

References　475

Index　497