随着科技的日益发展，我们面临的优化问题也越来越复杂，如何在有限的硬件资源下，提高算法的精度并尽可能地加快算法的运行速度，是一个急需解决的问题。本书围绕这一问题对群体智能优化算法展开了相关研究。本书的主要价值：对群体智能优化算法的群体行为进行了分类归纳，并对各阶段群体行为给出了相关的数学描述，从而提出一般化的群体智能优化算法框架；为了平衡群体优化算法全局搜索能力和局部搜索能力，设计了一般反向学习策略和导向性邻域挖掘策略；在图形处理器(GPU)上设计进行并行化设计，为解决大规模高维优化问题提供有效途径。

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