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在科学研究、工程实践和现实生活中，许多重要问题都涉及从众多方案中选取最佳方案，也就是最优化问题。人们在认识世界和建设世界的过程中，认识世界需要建立模型，建设世界需要优化决策，而优化的目的就是在满足一定条件下，在众多方案或参数值中寻找最优方案或参数值，以使得某个或多个指标达到最优，或使系统的某些指标达到最大或最小。
随着科学技术的进步和生产经营的发展，最优化问题几乎遍布人类活动的各个方面，成为现代科学的重要理论基础和不可缺少的方法，并被广泛应用到工程设计、城市规划、生产调度、任务分配、信号分析、图像处理、模式识别、自动控制和作战指挥等众多领域。例如，在工程设计中，怎样选择设计参数，使得设计方案既能满足设计要求又能控制成本；在城市规划中，怎样合理安排工厂、机关、学校、商店、医院、住宅等的布局，才能有利于城市各行各业的发展，方便群众工作和生活；在作战指挥中，怎样确定最佳作战方案，才能有效地消灭敌人，保存自己，取得战斗胜利，等等。
长期以来，人们不断地探讨和研究优化理论方法，希望找到高效的寻优途径。早在17世纪的欧洲，就有人提出了求解最大值和最小值的问题，并给出了一些求解法则，但是没有形成系统的理论。传统的优化算法，如线性规划、非线性规划、整数规划和动态规划等，一般只适用于求解小规模问题，在实际工程应用中非常受限。
针对传统优化方法存在的不足，一些新的优化理论和算法被提出并得到了快速发展。人们通过研究自然界蕴涵的丰富智能信息处理机制，尝试对不同优化问题建立各种仿生类智能计算模型，提出了一些新的群智能优化算法，并且取得了非常好的应用效果。随着人工智能、信息融合、数据挖掘、深度学习等的兴起，群智能优化算法成为关注热点，在很多领域和行业掀起了研究热潮。这些群智能优化算法具有良好的全局搜索能力，成为目前解决复杂优化问题非常有效的方法。