仿生智能计算中的粒子群优化算法及应用
内容简介
粒子群优化算法是一种新的模仿鸟类群体行为的智能优化算法，是群体智能优化算法的一个重要分支，已成为国际上仿生智能计算领域里的研究热点和重点之一。
《仿生智能计算中的粒子群优化算法及应用》共6章，分别论述了优化问题和仿生智能计算、模仿鸟群觅食行为的粒子群优化算法、形式多样的粒子群优化算法、无速度项的粒子群优化算法、分布估计粒子群优化算法和粒子群优化算法的应用等内容。
《仿生智能计算中的粒子群优化算法及应用》可供计算机科学与技术、控制科学与工程等学科领域的高校师生阅读，也可供有关科研人员和工程技术人员参考。
作者简介
高鹰，男，博士，教授，广州大学计算机科学与教育软件学院副院长，计算机应用技术研究所所长。现为国家科学技术奖励评审专家、教育部科技发展中心评审专家和广东省科技咨询专家。主要从事智能优化算法及其应用等方面的研究工作。主持、完成国家、省市级科研项目十余项，申请发明专利十余件，获得计算机软件著作权二十余项，发表学术论文六十余篇，其中被三大索引收录三十余篇，出版学术专著二部，主编教材二本。获教育部科技进步奖二等奖一项、广东省科学技术一等奖一项。
高翔（Peter Xiang Gao）．男，博士，本、硕、博分别毕业于香港科技大学、加拿大滑铁卢大学和美国加利福尼亚大学伯克利分校，现工作于美国硅谷Google公司，主要从事云资源管理、高性能数据中心网络和内容分发网络优化等方面的研究工作，已发表学术论文十余篇，申清发明专利二件，曾获国家优秀自费留学生奖。