智能优化正在成为智能科学、信息科学、人工智能中最为活跃的研究方向，它在科研、工程、经济、管理、国防乃至民生诸多领域发挥着越来越大的作用，已经成为多种学科交叉融合研究的前沿课题。有关智能优化算法方面的书籍国内外已出版了多种，但其内容的广度还远落后于该领域的快速发展。为弥补这方面的不足，本书全面收集了国内外已提出的原创的智能优化算法和涌现计算150种。每种算法从算法提出、优化原理、数学描述、实现步骤及算法流程等方面加以介绍。全书视野开阔，取材全面而新颖，逻辑严谨，系统性强，撰写上由浅入深，深入浅出，启迪思维。本书可供人工智能、智能科学、计算机科学、信息科学、自动化、系统科学、管理科学等相关领域教师和研究生教学用书或参考书，亦可作为相关专业科研人员、工程技术人员学习参考。

李士勇，哈尔滨工业大学控制科学与工程学科，二级教授，博士生导师，哈尔滨工业大学教学名师奖获得者，黑龙江省优秀专家。曾被聘任国家模糊控制生产力促进中心专家组专家，Journal of Measurement Science and Instrumentation 编委。30多年来，一直从事自动控制，模糊控制，神经控制，智能控制，智能优化，智能制导，复杂适应系统方面的教学、科研及硕士生、博士生指导工作。教学和科研共获国家级奖2项，省部级奖7项。在国内外发表论文金200篇。以第一作者已出版教材和专著共14部，其中在哈尔滨大学出版社出版12部，在清华大学出版社出版2部，在清华大学出版社成立40周年社庆时，本人被推荐为优秀作者和作品参展。

第2版前言 作为国内外最大篇幅的系统介绍原创性智能优化算法的专著，《智能优化算法与涌现计算》自2019年8月问世至2020年11月已经印刷3次，可见广大读者对该书内容的渴求。尽管有关智能优化算法方面的图书在国内外已经出版了百余种，但是单本书所涵盖的智能优化算法的种类数量还相当有限。为了更全面、迅速地反映这一领域的原创性成果，作者决定大幅度增加新内容，以满足广大科技人员和读者多角度、多维度、多方面的迫切需求。 人工智能时代呼唤智能优化 21世纪，人类社会已经全面迅速迈入以人工智能为引擎的智能时代。在科学研究、工程设计、经济管理、国防建设、社会生活等领域都面临着大量需要优化求解的复杂问题。对于这些日益复杂化的优化问题建立精确的数学模型往往比较困难，因而使得基于精确模型的传统优化算法陷入了极大的困境。然而，人们从自然界的多种生物、昆虫、动物、植物等的生存、繁衍过程，以及自然现象、水循环、生态平衡等过程中，发现了其中蕴含着大量的信息处理的优化机制和机理。于是人们从模拟这些优化机制、优化机理出发，提出了数以百计的不依赖被优化问题数学模型的优化算法，它们被称为元启发式算法、仿生计算、自然计算、智能计算等。这些优化算法中有些算法在一定程度上模拟了人的智能，有些算法模拟自然界中某些动物、植物生存行为的适应性、灵性、“智慧性”，因此本书将它们统称为智能优化算法。 以遗传算法为开端的智能优化算法为解决缺乏精确数学模型的复杂优化问题开辟了新途径，尤其是以模拟蚁群觅食行为的蚁群优化算法和模拟鸟类飞行觅食行为的粒子群优化算法为代表的群智能优化算法的提出，极大地推动了智能优化算...