前言

在自然界中，生物受制于物竞天择、适者生存、强者为王、优胜劣汰的生存法则。很多昆虫类、鸟类、鱼类、食肉类等动物成群聚居，如蚁群、蜂群、鸟群、鱼群、狼群等经常要成群结队地觅食、筑巢、御敌、迁徙等。虽然这些动物种群内部也存在激烈的竞争，但彼此间分工协作，内部组织秩序井然。这种由许多无智能或低智能个体组成的群体，却表现出了强大的“群体智慧”。正所谓：个体微不足道，群体充满智慧，竞争促进发展，协作实现共赢。

人们通过研究自然现象，从生物的进化过程和群体行为中得到启发，提出了许多种基于生物学原理的群智能优化算法。这些算法通过模拟自然界生物进化过程中表现出来的“优胜劣汰、适者生存”的宏观进化规律和染色体“复制、交叉、变异”的微观内在机理，或者模拟自然界不同生物群体行为中表现出来的社会等级、内部分工和相互协作机制来求解复杂问题的优化问题，并取得了非常好的应用效果。这种基于概率的有指导随机搜索算法，在进行问题求解时不需要建立关于问题本身的精确数学模型，一般也不需要先验知识的启发，利用编码将问题空间对应到解空间，通过随机或利用先验知识将部署在解空间的多个个体组成种群，每个个体对应一个可行解，利用求解问题的目标函数构造个体评价的适应度函数，通过群体内部信息共享和个体位置更新实现有指导的随机搜索，利用竞争选择，用更好的可行解替代较差的可行解，经过多次迭代，最终种群个体集中在最优解附近，获得求解问题的满意解。相比于传统优化方法，群智能优化算法具有许多优良特性，如分布式、并行性、自学习、自适应、自组织、稳健性和智能性等，收敛速度快、鲁棒性好、全局收敛、适应范围广，在人工智能、机器人、系统控制、目标识别、数据分析、经济发展、国防建设等各个方面均得到了广泛应用，并产生了深远影响。

本书选取了具有代表性的遗传算法、差分进化算法、人工免疫算法、粒子群优化算法、蚁群优化算法、人工蜂群算法、细菌觅食优化算法、人工鱼群算法、混合蛙跳算法、萤火虫算法、布谷鸟搜索算法、狼群算法、秃鹰搜索优化算法、蝠鲼觅食优化算法、野狗优化算法和沙丘猫群优化算法16种群智能优化算法，重点讲述了这些算法的基本原理、运算流程、主要参数和应用实例。特别是对每个应用实例都给出了详细的MATLAB实现参考程序，便于读者对优化算法理论部分的理解，也便于读者在现有算法基础上开展改进研究，真正达到学以致用的目的。

本书共17章，其编写分工如下：第1～4章和第15～17章由樊新海编写，第5～8章由冯辅周编写，第9～10章由张传清编写，第11章由乔新勇编写，第12章由张丽霞编写，第13章由朱俊臻编写，第14章由贾淳编写。全书由樊新海统稿和进行程序调试。本书内容安排注重理论和实践相结合，先讲述理论，后介绍算法实现，对每种算法在理论讲述的基础上都选取了至少3个应用实例。有些实例是相同的，便于读者对不同算法的求解结果进行对比分析。在算法原理讲述上突出重点，尽量做到通俗易懂，淡化了相对深奥的仿生机理和理论性较强的算法收敛性分析等内容。在应用实例讲解上突出具体准确，实现步骤详细，程序注释清楚，为帮助读者掌握群智能算法的基本原理和实现方法提供良好的理论基础和技术支撑。

本书可作为高校人工智能类、大数据类、智能科学与技术类、计算机科学与技术类、软件工程类、自动化类、电子信息类、仪器类、智能制造类等学科专业高年级本科生和研究生的教材或教学参考书，也可作为计算机、电子、通信、机器人、生产调度、任务分配、自动控制、机械设计、军事智能等领域的工程技术人员或军事指挥人员的学习参考资料。

本书在编写过程中，参阅了许多相关教材、专著、学位论文和期刊论文等文献资料，在此向书后收录的参考文献作者表示诚挚的感谢！由于编著者学识和经验有限，书中疏漏和不妥之处在所难免，恳请同行老师、相关研究领域专家、工程技术人员和广大读者批评指正。

编著者
2025年2月