《计算智能中的仿生学：理论与算法》2003

资 源 简 介

《计算智能中的仿生学：理论与算法》2003

详 情 说 明

《计算智能中的仿生学：理论与算法》这本2003年的著作探讨了如何从自然界生物系统中汲取灵感来设计智能计算模型。书中系统性地介绍了仿生学在计算智能领域的应用，包括三大核心方向：

首先是受生物进化机制启发的进化计算方法，如遗传算法、进化策略等，这些算法模拟自然选择过程来解决优化问题。其次是模拟神经系统工作方式的人工神经网络，特别是多层感知器和反向传播算法在当时的研究进展。

在群体智能方面，书中详细阐述了蚁群算法和粒子群优化等基于群体行为的算法原理。这些方法通过模拟昆虫觅食或鸟类群飞等自然现象，展示了分布式解决问题的强大能力。

该著作特别强调生物启发算法与传统数值方法的本质区别，指出仿生算法更擅长处理非线性、高维度的复杂优化问题。书中还讨论了不同算法的收敛性证明和参数选择策略，为理论基础提供了严谨分析。

作为计算智能领域的早期系统性著作，本书对后续的生物启发算法发展产生了深远影响，奠定了许多现代智能优化方法的研究框架。