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最優化問題指在某些約束條件下,求解某些可選擇的變量,使所選定的目標函數達到最優。進化計算是受生物進化過程中“優勝劣汰”的自然選擇機制和遺傳信息傳遞規律的啟發而形成的優化方法。雲模型和進化計算思想的有效結合拓寬了雲模型的應用領域,也為進化計算的研究進行了新的探索和嘗試。雲模型在知識表示中具有不確定性中帶有確定性、穩定中又有變化的特點,體現了自然界物種進化的基本原理。本書簡單介紹了5種進化計算方法,綜述了多種新穎的雲進化算法,以及應用雲模型對遺傳算法、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方法,詳細闡述了雲模型、基於貪心思想和雲模型的進化算法,以及雲進化策略方法。本書適合智能計算、人工智能等專業領域的理工科大學教師和研究生閱讀,也可供相關領域研究人員及工程技術人員參考。