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本书为“科学计算及其软件教学丛书”之一，全书共4个部分，分别介绍了计算智能的4个典型代表：演化计算、群体智能算法、人工神经网络和Fuzzy计算，第l部分介绍了遗传算法、遗传程序设计、演化策略和演化规划4种主要的演化计算技术；第2部分介绍了粒子群优化和蚁群优化两种具有代表性的群体智能算法；第3部分介绍了人工神经网络的基本概念和学习算法；第4部分介绍了Fuzzy计算的基本理论及应用。

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  前言
  第一部分 演化计算
  第1章 演化计算导引 3
  1.1 演化计算 3
  1.2 演化算法的基本结构 4
  1.3 演化算法的设计 5
  1.4 演化算法的特点 10
  1.5 演化算法的性能评估 11
  第2章 遗传算法 15
  2.1 遗传算法的基本结构 15
  2.2 一个例子 15
  2.3 遗传算法的实现技术 27
  2.4 遗传算法的理论基础 42
  习题 52
  第3章 遗传算法在优化中的应用 53
  3.1 无约束优化 53
  3.2 约束优化 55
  3.3 组合优化 62
  习题 72
  第4章 遗传程序设计 74
  4.1 遗传程序设计框架 74
  4.2 程序的表示 74
  4.3 程序归纳 77
  4.4 遗传程序设计的实现技术 78
  4.5 应用实例 85
  习题 91
  第5章 演化策略 92
  5.1 演化策略的基本结构 92
  5.2 演化策略的实现技术 94
  5.3 应用实例 100
  习题 101
  第6章 演化规划 102
  6.1 演化规划的基本结构 102
  6.2 演化规划的实现技术 104
  6.3 应用实例 107
  习题 107
  第二部分 群体智能算法
  第7章 粒子群优化 111
  7.1 PSO算法的基本结构 111
  7.2 PSO算法的实现 113
  7.3 应用实例 116
  习题 116
  第8章 蚁群优化 118
  8.1 ACO算法的原理 118
  8.2 ACO算法 119
  8.3 应用实例 121
  习题 127
  第三部分 人工神经网络
  第9章 人工神经网络的基本概念 131
  9.1 人工神经网络的特点 131
  9.2 人工神经网络的基本原理 133
  9.3 人工神经网络的基本结构模式 140
  9.4 人工神经网络互联结构 141
  9.5 神经网络模型分类 144
  9.6 人工智能与人工神经网络 145
  9 7 人工神经网络的应用领域 152
  习题 153
  第10章 人工神经网络的学习算法 155
  10.1 几种基本的学习算法介绍 155
  10.2 几种典型神经网络简介 159
  习题 174
  第四部分 Fuzzy计算
  第11章 Fuzzy计算的基本理论 1?9
  11.1 Fuzzy集合 179
  11.2 隶属函数 182
  11.3 Fuzzy集合的特征 186
  11.4 Fuzzy集合的运算 188
  11.5 Fuzzy关系 191
  习题 195
  第12章 Fuzzy计算的应用 196
  12.1 Fuzzy推理系统 196
  12.2 Fuzzy控制器设计 210
  12.3 Fuzzy聚类 214
  习题 228
  参考文献 230