计算群体智能基础 Engelbrecht 编著 谭营 等 译 包含了大部分群体智能算法的详细讲解，包括蚁群算法等

受生物群体智能启发的多机器人系统研究

Engelbrecht著，谭营译。包括优化理论、进化计算、粒子群优化、蚁群算法四大部分。

《群体智能与仿生计算》是2012年电子工业出版社出版的图书，作者是杨淑莹、张桦。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。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。

1、集成了八种种群体智能算法：'PPNGA','SFLA','MSFLA','AF-SFLA','PSO','ABC','DEr1','DEb2' % 2、适应度函数开放了一个参数Parmaters，接收本文件Options.Parmaters传递的参数，实例参见m文件F3_Rastrigin.m % 3、本程序设置了三个终止条件，终止条件3是必需的；终止条件1,2是可选的，不需要时隐去代码即可 % 4、在优化参数设置中，小种群设置与大种群设置各有优势，实际工程问题不一定哪一种设置更好，要根据实验结果来确定 % 5、在算法参数设置中，缺省设置一般不需要改动，除非在原理上对改动所引起的结果变动有着更深入的理解

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