本书系统、深入地介绍了仿生智能计算的起源、原理、模型、理论及其应用，力图概括国内外最新研究进展。全书共分为10章，主要包括启发式优化思想起源、发展历程以及原理剖析，蚁群优化算法、粒子群优化算法、萤火虫算法、布谷鸟算法、和声搜索算法、差分进化算法、随机蛙跳算法、细菌觅食算法、蝙蝠算法的算法基础、算法模型、理论分析及算法变种。附录给出了各章算法的源代码程序及相关网站。本书着眼学术前沿与发展，取材新颖，深入浅出，系统性强，力求使读者能够较快掌握和应用启发式优化方法。本书可为控制科学、计算机科学、系统科学、管理科学、人工智能等领域从事优化及智能计算研究的相关人员提供参考，同时也可作为相关专业研究生和高年级本科生教材。