前言


21世纪，人工智能正成为推动人类进入智能时代的决定性力量。人工智能是一门研究并开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的技术科学，是计算机科学的一个分支，它试图了解智能的实质，以得出一种新的能以与人类智能相似的方式做出反应的智能性机器。智能计算是借助自然界特别是生物界规律的启示，根据其规律，设计出求解问题的算法。数学、物理学、化学、生物学、心理学、生理学、神经科学和计算机科学等诸多学科的现象与规律都可能成为智能计算算法的基础和思想来源。从相互关系上来看，智能计算属于人工智能的一个分支，智能计算弥补了人工智能在数学理论和计算上的不足，更新和丰富了人工智能理论框架，使人工智能进入一个新的发展时期。

智能计算技术是一门涉及多门学科及技术的交叉学科。目前，智能计算技术在神经信息学、生物信息学、化学信息学等交叉学科领域得到了广泛应用。这项技术所取得的些许进步，都会进一步促进神经信息学、生物信息学、化学信息学等交叉学科的发展。反过来，后者的深入研究和进一步发展，也将大大促进智能计算技术的长足进步。因此，深入开展智能计算技术的研究具有重要意义。

智能计算技术是将问题对象通过特定的数学模型进行描述，使之变成可操作、可编程及可计算的一门学科。它运用其所具有的并行性、自适应性、自学习性对信息、神经、生物和化学等学科中的海量数据进行规律挖掘与知识发现。智能计算技术是信息技术、神经信息学、生物信息学、化学信息学等学科发展的核心和基础，它的突破将可能对其他交叉学科产生深远的影响。

目前，国内有关介绍智能计算的书籍主要包括3种。

(1) 在人工智能的相关教材中会有部分章节介绍智能计算方法，比如西安电子科技大学出版的《简明人工智能》、清华大学出版社出版的《人工智能导论》；

(2) 将国外相关书籍进行翻译，比如清华大学出版社出版的由北京大学谭营教授翻译的《计算智能导论(第2版)》；

(3) 由国内优秀学者编著计算智能相关的教材，比如清华大学出版社出版的《群体智能与计算智能优化的盲均衡算法》和《计算智能》等。这些教材是学者们基于当时的研究背景对智能计算领域的理解所编著的图书。

随着智能计算领域的发展，智能计算的相关书籍应该加以扩充，书籍的内容应该更加丰富，书籍的内容应进行更新完善，使其更适应当前智能计算领域的教学与研究。

本书更全面更系统地介绍了智能计算的相关内容。按照“筑牢算法基础，培养新型思维，拓宽研究视野，探索前沿进展”的培养目标，本书设置了10章，分别如下。

概论：介绍人工智能的概念与历史，引出智能计算与人工智能的关系，介绍智能计算的分类，介绍智能计算的相关应用领域。

神经计算：介绍生物神经系统的相关知识、人工神经网络的基本原理、神经网络学习算法及人工神经网络的分类，之后从浅层神经网络过渡到深度神经网络，介绍几种典型的神经计算应用。

模糊计算：介绍模糊集合与隶属度函数、模糊关系及其合成、模糊推理，最后介绍模糊计算的应用。

进化计算：介绍进化计算的生物背景、遗传算法的原理和模型，并介绍进化策略、进化规划与遗传规划。

群智能计算：介绍群智能计算的相关背景知识，重点介绍PSO算法、蚁群算法、菌群算法以及其他群智能模型。

密母计算：介绍混合智能计算的基本概念，重点介绍单点搜索算法、密母算法及基于密母算法的社团检测、基于混合多目标蚁群优化算法的社团检测。

免疫计算：介绍免疫计算基础，并介绍几种免疫算法及免疫计算应用。

量子计算：介绍量子计算的物理基础、量子计算模型及量子智能优化算法。

多目标智能计算：介绍多目标优化的相关概念、进化多目标优化、复杂多目标优化模型，最后介绍多目标智能计算的相关应用。

新型智能计算：介绍智能计算的前沿技术，包括图神经网络和面向昂贵优化问题的进化计算，并介绍智能计算未来的发展方向，包括进化计算与神经计算的结合以及基于进化算法的神经网络架构进化搜索。

本书力求系统而全面地介绍智能计算的背景及各个领域分支。本书从易、中、难三个层次由浅至深地介绍各个知识点，适用于计算机专业和人工智能等专业的学生，同时也对想深入学习智能计算的读者具有引导作用。同时，本教材配套了丰富的课后习题，习题类型全面，由易到难，富有层次，能够帮助同学们更好地进行相关内容的训练。最后，书中还加强了课程思政元素的融入，挖掘与教材内容密切相关的课程思政内容，帮助引导学生树立正确的社会主义核心价值观。

本书的编写得到了西安电子科技大学教材基金资助。

在本书的编写过程中，各位著者多次讨论协商书中内容和众多细节，力求达到更高的质量。尽管著者尽了最大的努力创作整理本书，但书中可能还存在不妥之处，恳请各位专家和读者批评指正。


著者
2024年8月
西安电子科技大学