本書是一部系統(tǒng)論述基于生物行為模型的智能優(yōu)化算法案例與實現(xiàn)的著作。全書共分為6章：第1 章介紹生物啟發(fā)式計算的研究背景， 對傳統(tǒng)生物啟發(fā)式計算方法進行了概述;第2章介紹將層次型信息 交流拓撲結構引入人工蜂群覓食模型中的內容， 提出基于層次型信息交流機制的多蜂群協(xié)同進化優(yōu)化算 法， 使用該算法在搜索過程中能夠維持整個種群多樣性的群落級進化， 從而克服傳統(tǒng)單層生物啟發(fā)式優(yōu)化 模型的“ 早熟收斂” 問題， 并進一步提升算法的收斂速度與收斂精度; 第3章借鑒微生物學**研究成果， 從能量變化角度對細菌構建基于生命周期的優(yōu)化模型， 進一步介紹基于生命周期的菌群覓食自適應優(yōu) 化算法;第4章研究如何將改進的蜂群覓食優(yōu)化算法用于求解聚類問題， 將基于層次型信息交流機制 的多蜂群協(xié)同進化優(yōu)化的聚類優(yōu)化算法用于教學評價體系;第5章研究如何將基于 L C B F A 的多閾值 圖像分割算法用于圖像分割的問題;第6章對植物根系自適應生長與**覓食這種典型生物個體行 為進行深入研究， 建立了基于根系生長的智能計算模型— — —混合人工植物根系生長優(yōu)化模型。 本書從生物建模機理、 算法設計和工程應用層面針對典型的生物覓食行為啟發(fā)式計算方法進行 研究， 取得了具有創(chuàng)新性和應用價值的成果， 所提出的改進策略和優(yōu)化方法對于拓展相關領域的研 究、 指導實際應用都將具有一定的借鑒意義， 可為從事相關智能優(yōu)化方法研究的科研工作者提供可 借鑒的理論指導。
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