本书广泛吸取群智能计算、模式识别、统计学、数据挖掘、机器学习、人工智能等学科的先进思想和理论，以一种新的体系，系统、全面地介绍各种群智能算法的理论、仿生计算方法及其聚类应用。全书共分为12章，内容包括进化计算、人工免疫算法、Memetic算法、粒子群算法、混合蛙跳算法、猫群算法、细菌觅食算法、人工鱼群算法、蚁群算法、蜂群算法、量子遗传算法等。其中，进化计算内容包括进化计算、遗传算法、进化规划算法、进化策略算法、差分进化算法；人工免疫算法内容包括人工免疫算法概述、免疫遗传算法、免疫规划算法、免疫策略算法、基于动态疫苗提取的免疫遗传算法、免疫克隆选择算法；量子计算内容包括量子计算、量子进化算法和量子遗传算法。《群体智能与仿生计算——Matlab技术实现》内容新颖，实用性强，理论与实际应用密切结合，以图像中物体的聚类分析为应用实例，介绍理论运用于实践的实现步骤及相应的Matlab代码，为广大研究人员和工程技术人员对相关理论的应用提供借鉴。本书可作为高等院校计算机工程、信息工程、生物医学工程、智能机器人学、工业自动化、模式识别等学科本科生、研究生的教材或教学参考书，也可供相关工程技术人员参考。
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