近年來，智能優(yōu)化算法得到了快速發(fā)展和廣泛應用。出現許多有代表性的方法思想，如遺傳算法、神經網絡、蟻群優(yōu)化算法、模擬退火算法、引力搜索算法、禁忌搜索算法、差分進化算法和文化算法等。這些算法為許多復雜困難問題的求解提供了可行有效的策略，已經受到越來越多的關注。此外，大數據和人工智能的興起，也掀起了智能優(yōu)化算法的研究熱潮。

為進一步推動智能優(yōu)化算法的發(fā)展，本書在全面細致分析的基礎上，將我們團隊多年來在該領域的相關成果進行了總結和提煉，同時也參考了國內外具有代表性的研究成果。全書主要分為三個部分：第一部分是基于生物學原理的優(yōu)化算法，具體包括遺傳算法、神經網絡、蟻群優(yōu)化算法、微粒群優(yōu)化算法、人工蜂群優(yōu)化算法、蝙蝠算法、螢火蟲群優(yōu)化算法、布谷鳥搜索算法、人工魚群算法、細菌覓食優(yōu)化算法、生物地理學優(yōu)化算法和植物生長算法；第二部分是基于物理學原理的優(yōu)化算法，具體包括模擬退火算法、引力搜索算法、混沌優(yōu)化算法、隨機分形搜索算法、光學優(yōu)化算法和量子優(yōu)化算法；第三部分是其他類型的優(yōu)化算法，具體包括禁忌搜索算法、差分進化算法、和聲搜索算法、大洪水算法、正弦余弦算法、競爭決策算法和文化算法。通過闡述這些算法的基本原理、數學模型、計算步驟，并給出部分理論分析，詳細說明了各個算法的特征及其相關應用。

全書撰寫耗時三年，整個過程也同時體現了智能優(yōu)化算法所蘊含的進化過程。值此定稿之際，衷心感謝近些年來修讀過《智能優(yōu)化概論》課程的本科生、《進化計算》課程的碩士生以及《智能優(yōu)化》課程的博士生，從他們那里得到許多有益的反饋。感謝被本書直接或者間接引用文獻資料的同行學者。

本書所涉及的研究工作先后得到了教育部人文社科規(guī)劃基金資助項目(No.16YJA630037)、上海市科技創(chuàng)新行動計劃軟科學研究重點項目（No.17692109400、 No.18692110500）、上海理工大學人文社科攀登計劃項目（SK17PB04）、上海理工大學研究生課程建設項目（進化計算）上海市高原學科第二期建設（管理科學與工程）等項目的資助，在此一并致以謝意。

由于作者水平有限，書中不妥之處在所難免，懇請讀者批評指正。