介绍近年来在遥感及人工智能领域研究比较火热的智能优化算法，其中被广泛使用的比如粒子群算法和遗传算法等，在遥感领域，比如高光谱特征选择，机器学习超参数优化等方向有众多的应用，除了提到了两个算法之外，还有众多其他算法，本专栏基于《智能优化算法与涌现计算》及其相关资料，对智能优化算法做些详细的整理和总结，以期给遥感或其他领域提供有价值的参考。
书籍大纲为：

第一篇 仿人智能优化算法

描述模拟人脑思维、人体系统、组织、器官乃至细胞及人类社会竞争进化的智能优化算法。包括模糊逻辑算法、神经网络算法、免疫算法、内分泌算法、人工代谢算法、膜计算、禁忌搜索算法、和声搜索算法、思维进化算法、社会进化算法、人口迁移算法、标杆学习算法、蚁望算法、视觉认知优化算法、头脑风暴优化算法、随机聚焦搜索优化算法、教学优化算法、帝国竞争算法、世界杯竞赛算法、集体决策优化算法等。

第二篇 进化算法

描述模拟自然界生物在生殖繁衍过程中通过遗传和变异及“优胜劣汰”的自然选择法则不断进化的优化算法。包括遗传算法、遗传编程算法、进化规划算法、进化策略算法、分布估计算法、差分进化算法、DNA计算算法、基因表达式编程算法、Memetic算法、文化算法等。

第三篇 群智能优化算法

描述模拟自然界群居昆虫的觅食、繁殖等行为或动物群体的捕猎策略等对问题求解的优化算法。包括蚁群优化算法、粒子群优化算法、混合蛙跳算法、大象游算法、蝇群优化算法、布谷鸟搜索算法、萤火虫群优化算法、飞蛾扑火优化算法、蝙蝠算法、果蝇算法、蜘蛛算法、细菌趋药性算法、细菌菌落优化算法、猫群优化算法、鸡群优化算法、狼群优化算法、狮子优化算法、猴群优化算法、雁群优化算法、候鸟优化算法、食物链优化算法、共生生物优化算法、生物地理学优化算法等。

第四篇 仿植物生长算法

描述模拟花草、树木等植物生长过程中的向光性、光合作用、根吸水性、种子繁殖、花条授粉等表现出的自适应、竞争、进化、优化行为的算法。包括模拟植物生长算法、人工植物优化算法、人工根类算法、人工树生长算法、自然树生长竞争算法、入侵草优化算法、种子优化算法、花条授粉算法等。

第五篇 仿自然优化算法

描述模拟风、雨、云等自然现象，模拟物理、化学、数学定律，模拟生态系统的自组织临界性、混沌现象、随机分形等非线性科学的优化算法。包括模拟退火算法、混沌优化算法、混沌黄金分割搜索算法、随机分形搜索算法、量子搜索算法、智能水滴优化算法、水循环算法、人工雨滴算法、气象云模型优化算法、风驱动优化算法、BB-BC算法、引力搜索算法、引力场算法、极值动力学优化算法、生物地理学优化算法等。

第六篇 涌现计算

描述模拟自然界中复杂适应系统的涌现现象、涌现行为，通过人工生命的主体按简单规则在一定的环境下不断演化来获得优化问题最优或准最优的模拟解。包括一维元胞自动机的涌现计算、Conway生命游戏的涌现计算、蚂蚁系统觅食路径的涌现计算、数字人工生命Autolife的涌现行为、黏菌的铁路网络涌现计算等。

附录 智能优化算法的理论基础

提供智能优化算法的理论基础，包括复杂适应系统理论等内容。

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