智能優化算法在解決大空間、非線性、全局尋優
、組合優化等復雜問題方面具有獨特的優勢，因而得
到了國內外學者的廣泛關注．並在信號處理、圖像處
理、生產調度、任務分配、模式識別、自動控制和機
械設計等眾多領域得到了成功應用。包子陽、餘繼周
、楊杉編著的《智能優化算法及其MATLAB實例(第2版
IT工程師寶典)》介紹了8種經典智能優化算法——遺
傳算法、差分進化算法、免疫算法、蟻群算法、粒子
群算法、模擬退火算法、禁忌搜索算法和神經網絡算
法的來源、原理、算法流程和關鍵參數說明，並給出
了具體的MATLAB仿真實例。對於要用這些算法工具來
解決具體問題的理論研究和工程技術人員，通過本書
可以節省大量查詢資料和編寫程序的時間，通過仿真
實例可以更深入地理解、快速地掌握這些算法。
讀者對像：電子、通信、計算機、自動化、機器
人、經濟學和管理學等學科以及信號處理、圖像處理
、生產調度、任務分配、模式識別、自動控制和機械
設計等領域，從事智能優化算法的理論研究和工稗應
用的廣大科研人員以及高等院校高年級本科生、研究
生。

第1章 概述
1.1 進化類算法
1.2 群智能算法
1.3 模擬退火算法
1.4 禁忌搜索算法
1.5 神經網絡算法
參考文獻
第2章 遺傳算法
2.1 引言
2.2 遺傳算法理論
2.2.1 遺傳算法的生物學基礎
2.2.2 遺傳算法理論基礎
2.2.3 遺傳算法的基本概念
2.2.4 標準遺傳算法
2.2.5 遺傳算法的特點
2.2.6 遺傳算法的改進方向
2.3 遺傳算法流程
2.4 關鍵參數說明
2.5 MATLAB仿真實例
參考文獻
第3章 差分進化算法
3.1 引言
3.2 差分進化算法理論
3.2.1 差分進化算法原理
3.2.2 差分進化算法的特點
3.3 差分進化算法種類
3.3.1 基本差分進化算法
3.3.2 差分進化算法的其他形式
3.3.3 改進的差分進化算法
3.4 差分進化算法流程
3.5 關鍵參數的說明
3.6 MATLAB仿真實例
參考文獻
第4章 免疫算法
4.1 引言
4.2 免疫算法理論
4.2.1 生物免疫繫統
4.2.2 免疫算法概念
4.2.3 免疫算法的特點
4.2.4 免疫算法算子
4.3 免疫算法種類
4.3.1 克隆選擇算法
4.3.2 免疫遺傳算法
4.3.3 反向選擇算法
4.3.4 疫苗免疫算法
4.4 免疫算法流程
4.5 關鍵參數說明
4.6 MATLAB仿真實例
參考文獻
第5章 蟻群算法