群智能优化算法研究已成为智能优化领域的研究热点，并渗透到社会生产生活的方方面面。作为一种新兴的智能优化技术，群智能优化算法自提出以来，广泛应用于人工智能、通信网络和工业生产等领域。无论是从理论研究还是应用研究的角度考量，群智能理论及其应用研究都具有重要的学术意义和现实价值。

针对背包问题优化、车辆路径问题优化、Steiner最小树问题等越来越多的*优化问题的求解需求，本书深入分析解读了蝙蝠算法、布谷鸟算法、量子算法、量子蚁群算法等群智能优化算法，为现实中存在的大量不可微、非线性、不确定性复杂问题提供了方便实用的*优化求解途径和方法。同时，群智能潜在的并行性和分布式梯度为处理以数据库形式存在的大数据提供了技术保证。

李煜，河南大学商学院教授、硕士生导师，管理学博士，美国布鲁姆菲尔德大学访问学者。主要研究方向：智能优化、电子商务、物流管理等。先后主持和承担国家自然科学基金、国家社会科学基金、教育部人文社科基金和河南省科技攻关等多项科研项目，发表专业论文50余篇，其中SCI和EI收录20余篇。

刘景森，工学博士，河南大学软件学院教授。主要研究方向：智能算法、优化控制、网络信息安全等。发表专业论文40余篇，其中SCI、EI检索20余篇；主编及合编教材3部；主持完成省部级以上科研项目10余项，作为主要参与者完成多个纵向项目、国防基础研究项目和横向项目。
何小锋，博士，上海雅丰信息科技有限公司、深圳遨顺人工智能有限公司联合创始人，长期从事智能算法的理论研究及应用研发工作。参与国家自然科学基金项目2项、上海市学科建设项目1项、上海市教委科研创新项目1项及博士点基金青年项目1项，主持负责上海市创新计划项目1项、上海市研究生创新基金项目1项。