"本书系统地阐述了计算智能的基础理论与应用，旨在为读者提供全面且深入的知识体系。书中（第1章）首先追溯了计算智能的起源，详细阐述了其基本理论和技术类别，包括智能优化算法和神经网络技术等，并展望了未来的发展趋势，探讨了面临的挑战与机遇，以及理论与方法的发展方向。进而分别深入介绍了多种计算智能算法（第2～5章），如进化计算（涵盖遗传算法、进化规划、进化策略、遗传规划、差分进化算法等）、群体智能（包含粒子群优化算法、蚁群算法、蜂群算法、烟花算法、头脑风暴优化算法等）、其他启发式算法（如分布估计算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法等）以及神经网络与深度学习（包括感知机、卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络、生成对抗网络、脉冲神经网络等）。同时，对多目标优化算法（第6章）进行分类讲解，阐述了经典多目标优化算法、高维多目标优化算法和大规模多目标优化算法，介绍了性能评价指标和测试函数。此外，详细阐述了数据驱动优化算法（第7章）的概念、分类及各类算法的流程，包括在线和离线数据驱动优化算法，以及存在延迟和不同精度的优化算法等，同时介绍了其在工程领域的应用。此外，对神经架构搜索（第8章）的基本概念、搜索空间设计、搜索策略和性能评估方法进行了全面阐述。最后，通过工业故障诊断、高端装备制造、临床医疗智能、智能化医学影像等多个实际领域的应用案例（第9章），展示了计算智能在解决实际问题中的重要作用。 全书共9章，内容丰富，逻辑清晰，有助于推动计算智能技术的发展和应用，既适合作为高等院校相关专业的教材，也适合作为科研人员和工程技术人员参考书。 "

前言 计算智能作为人工智能的重要组成部分，在解决复杂优化问题方面展现出了强大的能力，已广泛应用于科学研究和工程实践的众多领域。本书旨在系统地介绍计算智能的基础理论和应用，为读者提供全面的知识体系和实践指导。 计算智能的发展源于人们对自然界生物智能的模仿和借鉴。通过对生物进化、群体行为和神经系统等自然现象的深入研究，科学家们提出了一系列进化计算、群体智能、启发式计算、神经网络、多目标优化、数据驱动和神经架构搜索等算法和模型。这些算法和模型能够有效地处理非线性、多模态、不确定性等复杂问题。 全书共分为9章。 第1章绪论部分，简要地介绍了计算智能的历史背景、基本理论、技术类别，并给出其相关的挑战与机遇以及未来的发展趋势。 第2章介绍了进化计算的基本概念，包括其历史背景、基本理论和主要算法。通过对遗传算法、进化规划、进化策略、遗传规划和差分进化算法等经典算法的深入剖析，展示了进化计算在解决复杂优化问题方面的强大能力。 第3章介绍了粒子群优化算法、蚁群算法、蜂群算法、烟花算法和头脑风暴优化算法等群体智能算法。这些算法通过模拟生物群体的协作和自组织行为，能够在复杂的搜索空间中快速找到最优解或近似最优解。 第4章介绍了其他启发式算法。分布估计算法通过对潜在候选解的显式概率模型进行抽样来引导搜索，模拟退火算法通过模拟金属或玻璃的热加工过程来寻找全局近似最优解，禁忌搜索算法则通过使用禁忌表来避免重复搜索已访问过的区域。这些算法在不同的应用场景中都发挥着重要的作用，能够帮助解决各种复杂的优化问题。 第5章介绍了感知机、卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络、生成对抗网络和脉...