●第1章 簡介
1.1 社會性昆蟲
1.2 社會性昆蟲群落的集體行為建模
1.2.1 建模與設計
1.2.2 社會性昆蟲群落中的自組織
1.2.3 共識主動性（Stigmergy）
1.3 交互建模
1.4 從算法到機器人
1.5 閱讀導引
第2章 螞蟻覓食行為在通信網絡中的應用：組合優化和路由
2.1 概述
2.2 蟻群覓食策略
2.2.1 自然界中的優橋實驗
2.2.2 自然界中的優化：子巢穴間的“交通網絡”
2.2.3 行軍蟻的狩獵模式
2.3 蟻群優化算法：旅行商問題
2.3.1 螞蟻繫統
2.3.2 蟻群繫統
2.3.3 基於螞蟻繫統或蟻群繫統的其他方法
2.4 蟻群優化：二次分配問題
2.4.1 螞蟻繫統應用於二次分配問題
2.4.2 混合螞蟻繫統
2.4.3 ASQAP算法的擴展
2.5 蟻群算法在優化領域中的其他應用
2.5.1 ASJSP：一種用於作業車間調度問題的ACO算法
2.5.2 ANTCOL：用於圖形著色問題的ACO算法
2.5.3 ASVRP：針對車輛路徑問題的ACO算法
2.5.4 HASSOP：順序排序問題的ACO算法
2.5.5 ASSCS：最短公共序列問題中的ACO算法
2.6 關於ACO算法的幾點思考
2.6.1 ACO算法和神經網絡
2.6.2 ACO算法和進化算法
2.6.3 連續優化
2.7 電信網絡中的應用
2.7.1 ABC：電話網絡中的路由
2.7.2 ANTNET：數據通信網絡中的路由
2.7.3 一種基於螞蟻繫統的螞蟻路由算法
2.7.4 約束條件與討論
2.7.5 在網絡環境中查找信息
2.8 要點謹記
第3章 勞力分工和任務分配
3.1 概述
3.2 社會性昆蟲中的勞力分工
3.3 響應閾值
3.3.1 引言
3.3.2 響應閾值：簡介和實驗證明
3.3.3 單任務模型
3.3.4 模型分析：確定性方程
3.3.5 多任務模型
3.3.6 “緊急”任務接續模型
3.4 專一化
3.5 多智能體繫統中的差異化和自適應任務分配
3.5.1 多智能體繫統或機器人群體中的差異化
3.5.2 自適應任務分配
3.5.3 與“競標”算法的聯繫
3.6 要點謹記
第4章 墓地結構、育雛分選、數據分析和圖分割
4.1 概述
4.2 墓地結構和育雛分選
4.3 一種墓地聚類和育雛分選的模型
4.3.1 聚類
4.3.2 分類
4.3.3 空間熵及其變體
4.4 探索性數據分析
4.5 圖分割
4.6 機器人應用
4.6.1 介紹
4.6.2 示例
4.6.3 其他工作
4.6.4 從聚類到分類
4.6.5 發展設想
4.7 要點謹記
第5章 自組織與模板：在數據分析和圖形分區中的應用
5.1 概述
5.2 自組織和模板的相互作用
5.3 建造蟻後房的一種“反應擴散”模型
5.4 細胸蟻屬albipennis螞蟻巢壁建造
5.5 應用
5.5.1 數據分析
5.5.2 圖像分割
5.6 要點謹記
第6章 築巢和自組裝
6.1 概述
6.2 社會性昆蟲的築巢行為
6.2.1 定量的共識主動性：共識主動性和自組織
6.2.2 定性/離散的共識主動性
6.3 自組裝模型
6.3.1 模型
6.3.2 仿真
6.3.3 分析
6.3.4 探索建築結構的空間
6.4 生物學之外的應用
6.4.1 簡介
6.4.2 自組裝機器人
6.4.3 建築設計
6.4.4 不斷發展的功能
6.5 要點謹記
第7章 昆蟲和機器人的合作運輸
7.1 概述
7.2 螞蟻對獵物的協同運輸
7.2.1 單獨運輸與合作運輸
7.2.2 從獨立到合作運輸
7.2.3 招募行為
7.2.4 合作運輸中的協調
7.2.5 合作運輸中參與者的數量
7.2.6 死鎖和恢復
7.3 集群機器人合作運輸
7.3.1 簡介
7.3.2 基本模型及其實現
7.3.3 停滯後恢復：模型和機器人實現
7.4 要點謹記
第8章 結語
參考文獻

本書總結了自然界多種昆蟲社會性行為的數學模型和受其啟發而得到的智能算法和繫統，驗證了由自治、湧現和分布式機制代替傳統控制，預編程和集中式機制的可能，為利用集群智能解決實際問題提供了新思路。本書可作為集群智能課程的入門教材，也可作為集群智能領域研究者的快速入門參考書。