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群智能优化算法研究是当前智能优化领域的一个研究热点，已成为交叉学科中一个非常活跃的前沿性研究方向，其应用已经渗透到各个领域。作为一种新兴的智能优化技术，群智能方法自提出以来，已经广泛应用于人工智能、通信网络和工业生产等领域。群智能方法可用于解决许多传统方法无法解决的NP难问题，为许多前瞻性的研究提供了新的思路。群智能方法是一种能够有效解决大多数全局优化问题的新方法。更为重要的是，群智能潜在的并行性和分布式梯度为处理大量的以数据库形式存在的数据提供了技术保证。无论是从理论研究还是应用研究的角度分析，群智能理论及其应用研究都具有重要学术意义和现实价值，全书分为5章，主要内容包括：蝙蝠算法、布谷鸟算法、量子算法、量子蚁群算法、背包问题优化、车辆路径问题优化、Steiner最小树问题优化及其他。