群体智能计算基石：优化理论与蚂蚁算法详解

《计算群体智能基础》是由南非计算机科学家Andries P. Engelbrecht撰写的一本经典著作，该书被选入世界著名计算机教材精选系列。该版本由中国清华大学出版社翻译，由谭营等人翻译成中文，以便国内读者能够理解和学习。原著英文版的EISBN为978-0-470-09191-3，版权归属Wiley Publishing, Inc.，并在2009年首次出版。 本书的核心内容涵盖了计算群体智能的四个关键领域：优化理论、进化计算、粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）以及蚂蚁算法（Ant Colony Optimization, ACO）。优化理论为群体智能提供了一种系统性的框架，它探讨了如何通过集体行为来解决复杂的优化问题。进化计算则借鉴自然选择和遗传机制，用于设计高效的搜索算法，如遗传算法和遗传编程。 粒子群优化是一种模仿鸟群飞行觅食行为的算法，每个粒子代表一个解，通过调整其位置和速度，寻找全局最优解。蚂蚁算法则是模仿蚂蚁在寻找食物时的路径选择策略，通过释放信息素引导其他个体，共同完成任务。这些算法在机器学习、控制工程、网络路由等领域都有广泛应用。 本书深入浅出地介绍了这些理论和技术，不仅包含了基本概念、原理和算法设计，还涉及了它们的实际应用案例和相关研究进展。读者可以借此理解群体智能如何模拟生物社会中的协作与适应性，以及如何将其转化为实际问题的解决方案。 作为一本学术与实践相结合的教材，它不仅适合计算机科学专业的学生和研究人员，也对工程师、数据科学家和人工智能爱好者具有很高的参考价值。此外，由于版权保护严格，未经授权的出口行为将被视为违法行为，且受到法律的严厉惩罚。 《计算群体智能基础》是一本关于现代计算方法中群体智能核心理论和技术的权威指南，对于想要深入了解这一领域的读者来说，是一部不可或缺的学习资料。