叶春明、李永林、刘长平编写的《新型仿生群智能算法及其生产调度应用》首先从仿生学角度出发，阐述了仿生学的起源和发展，探讨了仿生学与自然计算的内在联系。进一步地，在自然计算理念基础上提炼出仿生群智能优化算法的基本环节和一般流程，构建出仿生群智能优化算法内在的统一框架，从理论上分析了基于统一框架的仿生群智能优化算法的渐近收敛性，并对典型的仿生群智能优化算法进行了数学化描述。针对两种有代表性的新兴仿生群智能算法──萤火虫算法和蝙蝠算法进行了研究，分别从仿生原理、优化机理、数学模型、收敛性等方面进行了分析，并从函数优化和组合优化两方面验证了上述算法的优化性能。

《新型仿生群智能算法及其生产调度应用》是作者叶春明、李永林、刘长平对三种新型仿生群智能算法——萤火虫算法、蝙蝠算法和布谷鸟算法的系统研究成果的总结。书中深入探讨了仿生学与自然计算的内在联系，提炼出仿生群智能算法的基本环节、一般流程和理论基础。在此基础上，对三种新型仿生群智能算法进行了研究，分析了上述算法的优化性能和改进研究。并且针对复杂流水车间的调度问题，利用三种仿生群智能算法进行了应用研究，最后将它们应用于学习效应调度问题中。

本书能够为生物启发计算领域的研究和应用提供新的思路和方法。本书可供计算科学、管理科学与工程、自动化等相关领域的研究生、教师、科研人员及工程技术人员参考使用。

第1章 绪论

 1.1 仿生学与自然计算

 1.2 仿生群智能算法统一描述

 1.3 基于统一框架的仿生群智能算法收敛性分析

 1.4 仿生群智能优化框架的新实例

 1.5 本章小结

 参考文献

第2章 萤火虫算法研究

 2.1 萤火虫荧光特征与发光机制

 2.2 萤火虫算法优化机理

 2.3 函数优化问题仿真实验

 2.4 组合优化问题仿真实验

 2.5 本章小结

 参考文献

第3章 蝙蝠算法研究

 3.1 蝙蝠回声定位声波特征

 3.2 蝙蝠算法优化机理

 3.3 函数优化问题仿真实验

 3.4 组合优化问题仿真实验

 3.5 本章小结

 参考文献

第4章 布谷鸟算法研究

 4.1 布谷鸟算法的原理

 4.2 布谷鸟算法的数学模型

 4.3 资源均衡优化问题的布谷鸟算法

 4.4 组合优化问题仿真实验

 4.5 本章小结

 参考文献

第5章 新型仿生群智能算法的改进研究

 5.1 具有混沌搜索策略的萤火虫算法

 5.2 具有L=vy飞行特征的蝙蝠算法

 5.3 基于差分进化的布谷鸟算法

 5.4 多智能体布谷鸟算法

 5.5 改进布谷鸟算法仿真实验及分析

 5.6 本章小结

 参考文献

第6章 新型仿生群智能算法在复杂流水车间调度中的应用

 6.1 求解零等待流水车间调度问题的蝙蝠算法

 6.2 求解零空闲置换流水车间调度问题的离散萤火虫算法

 6.3 本章小结

 参考文献

第7章 新型仿生群智能算法在学习效应调度优化中的应用

 7.1 学习效应的概念

 7.2 研究现状

 7.3 具有工件相关学习效应的流水车间调度问题

 7.4 学习遗忘效应阻塞流水车间调度问题研究

 7.5 本章小结

 参考文献