本书导论性地介绍了计算智能的5 个典型范例：人工神经网络、进化计算、计算群体智能、人工免疫系统和模糊系统。它们分别是对生物神经系统、生物进化过程、社会组织的群体行为、自然免疫系统和人类思维过程的成功建模。这些范例已经得到了广泛深入的研究，人们在取得了很大的成功之后，已将研究成果广泛地应用到了众多的实际应用领域。极大提高了人们发现问题，求解问题，尤其是求解复杂科学与工程问题的能力。 通过阅读本书，读者可以全面地了解到目前计算智能研究的主要成果和最新进展，对相关专业的研究生、高年级本科生、高校教师、科研人员和工程技术人员都具有很好的参考价值，故我们决定将该书的英文版第2 版翻译成中文出版，希望本书中文版的出版能够推动计算智能在我国的普及和广泛深入的研究，促进我国智能科学的发展和进步。 全书分成6 个部分共23 章和1 个附录。

原著（第2 版）序 人们从自然系统的研究中学到许多知识，并用这些知识发展新的算法和模型来求解复杂问题。本书在计算智能（CI）框架下，给出了这些技术范例（paradigm ）的导论。书中将讨论人工神经网络、进化计算、群体智能、人工免疫系统和模糊系统。它们分别建模了以下自然系统：生物神经网络、进化、社会组织的群体行为、自然免疫系统和人类思维过程。 为什么本书要讨论计算智能？需求来自于一门研究生课程，在该课程中学生们缺乏对人工智能和数学背景知识的深入了解。因此，对计算智能范例进行概述，同时提供一定深度的数学分析是有必要的。本书的内容虽然是导论性质的，但没有回避对相关技术细节的论述，并且还为有兴趣的读者提供了数学理论基础。本书的目的不是对所有的计算智能范例和算法进行全面介绍，而只是概述了流行的和常用的模型。对于这些模型，本书详细概述了它们的不同实现。因此，本书最适合于刚进入计算智能领域的初学者。本书也适合用做大学三年级学生的教材。 除了论述计算智能范例以外，本书还对CI 研究前沿的许多新发展进行了介绍，以飨感兴趣的读者。因此，本书的材料对于许多研究生和那些希望学习不同CI 范例的研究人员，以及那些不了解CI 技术魅力的研究人员（如，生物信息学家、生物化学家、机械化学工程师、经济学家、音乐家和医生）来说都是非常有用的。 本书包括6 个部分。第Ⅰ部分简要介绍不同计算智能范例和历史回顾。第Ⅱ部分～第Ⅵ部分分别论述不同的计算智能范例，读者可以以任意顺序阅读它们。 第Ⅱ部分论述人工神经网络（NN），包括以下主题：第2 章介绍作为神经网络基础的人工神经元，讨论各类激活函数、神经元几何结...