智能算法是一类直接的、随机搜索的优化方法，它是基于模拟自然界的生物现象而产生的一类新型优化方法。本书在介绍优化理论的基础上，着重介绍求解复杂工程优化模型的新智能算法。 本书共有12章，第1～2章着重介绍智能算法的现状及**化理论的基本概念；第3章着重介绍几种求解单目标约束优化问题的新型智能算法；第4～5章介绍求解多目标优化问题的粒子群算法及仿真实验；第6～9章着重讨论当优化问题维度变大时如何解决高维多目标优化问题；第10～11章讨论了复杂双层优化及其在视频服务器部署中的应用；第12章分析本书所用核心算法即粒子群优化算法的参数设计。 本书可作为计算机类各专业、运筹学专业和管理学科各专业研究生的教材，也可供相关科研人员和工程技术人员参考。

魏静萱: 西安电子科技大学副教授，硕士生导师。曾获陕西高等学校科学技术一等奖、陕西省科学技术二等奖、主持国家自然科学基金青年项目1项。长期担优化理论与智能算法等相关本科、研究生基础课程的教学工作。

前言 随着计算机科学的迅猛发展，利用计算机通过新的计算模型和方法解决过去一些无法解决的难题已经成为可能，而且新的计算模型和方法还在不断涌出。最优化理论与智能算法就是在这种背景下产生的一种模拟生物进化过程的新型计算模型和方法。 早在20世纪40年代，就有学者开始研究如何利用计算机模拟生物进化过程。到了20世纪60年代，美国密歇根大学的Holland教授及其学生们发展了一种模拟生物遗传和进化机制的随机优化技术——遗传算法。与此同时，20世纪60—70年代，Rechenberg和Schwefel教授独立发展了智能算法的另一个分支——进化策略；Fogel教授等提出智能算法的第三个分支——进化规划；20世纪90年代，Koza教授等提出了智能算法的第四个分支——遗传程序设计。此后，智能算法的研究引起了国内外学者的广泛关注和重视。 近年来，智能算法已被成功应用于工业、经济管理、交通运输、工业设计等不同领域，解决了许多有价值的实际问题，如可靠性优化、流水车间调度、作业车间调度、机器调度、设备布局设计、图像处理及数据挖掘等，但新的应用问题不断出现，已有的算法和理论还不能完全满足解决这些应用问题的需要，故有必要对智能算法及其优化模型进行深入的研究。 本书试图从优化理论与智能方法及其应用几个方面系统介绍优化方法的主要特点、基本原理以及已有的典型算法和理论，同时重点介绍一些新的优化算法及相关理论，希望对相关领域的研究生和科技工作者有所帮助。 书中的彩图和有颜色的表都在旁边附有二维码，可扫描二维码查看。 由于作者水平有限，书中不妥之处在所难免，敬请专家和读者批评指正，作者将不胜感激...