本書對(duì)智能算法的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)理論、算法設(shè)計(jì)方法及其工程應(yīng)用進(jìn)行了研究和總結(jié)。對(duì)包括遺傳算法、進(jìn)化規(guī)劃、粒子群優(yōu)化算法和蟻群算法在內(nèi)的基本群體智能算法進(jìn)行了闡述，從算法的數(shù)學(xué)理論、算法原理、基本構(gòu)成要素與算子、實(shí)現(xiàn)流程等方面，進(jìn)行了分析和總結(jié)；對(duì)人工神經(jīng)計(jì)算系統(tǒng)、人工免疫計(jì)算系統(tǒng)和人工蜂群計(jì)算系統(tǒng)等典型的人工智能計(jì)算系統(tǒng)，從智能計(jì)算系統(tǒng)的構(gòu)成、仿生原理和機(jī)制、主要仿生算法及其改進(jìn)等方面進(jìn)行研究，并進(jìn)行了算法的仿真實(shí)驗(yàn)分析；針對(duì)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、深度學(xué)習(xí)等目前主流的智能學(xué)習(xí)與推理計(jì)算方法，對(duì)其結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法、參數(shù)學(xué)習(xí)算法、推理算法和訓(xùn)練算法等方面進(jìn)行研究和分析，給出了相應(yīng)的改進(jìn)算法。