前言

優化問題在科學技術與工程領域中有著極為廣泛的應用。隨著問題復雜性的增加（如變量維數增多，函數不連續、不可微，或者無法用數學表達式描述），傳統的基于導數（或梯度）的方法就不再適用了。受生物進化過程中“優勝劣汰”的自然選擇機制和遺傳信息傳遞規律的啟發，逐漸形成了一類智能優化計算方法——進化計算。

全書共分4章，第1章簡單介紹了進化計算的五大分支——遺傳算法、進化策略、進化規劃、遺傳編程、差分進化算法，綜合論述了很多學者提出的各種新穎的基于云模型的進化算法，以及應用云模型對遺傳算法、進化規劃、進化策略、蟻群算法、粒子群算法、量子進化算法、差分進化算法、人工蜂群算法、人工魚群算法、模擬退火算法、蛙跳算法、果蠅優化算法等進行改進的成果；第2章介紹了正態云模型、三種逆向云算法，分析了多重迭代的正態分布和廣義正態云模型，概要介紹了云運算、云變換、虛擬云，以及基于云模型的單規則推理和多規則推理；第3章依據貪心思想的選擇策略和云模型的隨機性提出了兩種新穎的進化算法，并分別應用于求解旅行商問題和背包問題；第4章介紹了一種云進化策略方法。最后，在本書的附錄A部分提供了求解旅行商問題和背包問題的MATLAB源程序。

本書的撰寫參考了大量的國內外書籍和文獻，出版得到了國家自然科學基金地區科學基金項目（No.61463012），海南師范大學學術著作出版項目（No.ZZ1910），以及海南省重大科技計劃項目（ZDKJ2017012）的資助，在此深表謝意。

歲月如梭，已至不惑，放棄了很多，但幸好有很多在余生需要堅持和摯愛的，激勵我坦然而行。

鑒于作者才疏學淺，時間倉促，書中難免存在疏漏和不妥之處，敬請讀者指正。E-mail：luo_letian@163.com。

作者
2018年12月26日
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