全书分两部分,第一部分介绍基本的智能优化方法,包括传统的启发式搜索算法以及以演化算法为代表的群智能搜索方法;第二部分介绍演化优化领域常见的优化问题,包括多模优化,多目标优化,约束优化,动态优化,鲁棒优化等,以及实际生产生活中的优化实例。与国内外同类书籍相比,本教材有如下特点:1、知识体系更加全面,内容覆盖面广,囊括了演化优化领域大多数的方法和问题。2、知识点新,展现智能优化的发展过程与趋势,选用了当前该领域近期新的研究成果。3、注重基础知识,突出学术性,提炼各个研究方向的关键科学难题及求解方法。4、强调实际应用,在本书第二部分提供了丰富的实际优化应用场景。5、提供一个开放的实践平台,方便读者实际操作验证算法,开展实验。体现编写者的研究成果与特色,第二部分的各类优化求解均来自于编者研究成果。