優化問題自提出以來一直是當今社會最廣泛的一類問題，其基本思想是在一個決策空間中找到一個最優解，使目標在決策空間中達到最優。在日常生活或處理工程問題的過程中，人們經常遇到在某個問題有多個解決方案可供選擇的情況下，如何根據自身提出的某些性能要求，從多個可供選擇的方案中選擇一個可行方案，使所要求的性能指標達到最大或最小

長期以來，人們對優化問題進行探討和研究。早在17世紀，英國牛頓和德國萊布尼茨創立的微積分就蘊含了優化的內容。而法國數學家柯西則首次利用梯度下降法解決無約束優化問題，后來針對約束優化問題又提出了Lagrange乘數法。人們關于優化問題的研究工作，隨著歷史的發展不斷深入。20世紀40年代，由于科學技術突飛猛進的發展，尤其是高速數字計算機日益廣泛應用，使優化問題的研究不僅成為一種迫切的需要，而且有了求解的有力工具。因此出現了線性規劃、整數規劃、非線性規劃、幾何規劃、隨機規劃等許多優化理論的分支和算法。

隨著社會生產力的發展，人類所進行的生產實踐活動越來越復雜，所涉及的優化問題向大規模、高維度、多層次化、強約束化發展，對算法的性能尤其是效率提出了更高的要求。不同于傳統的數學優化方法，群智能優化算法是一種基于群智能算法構建的隨機優化方法，通過搜索代理的不斷迭代演化對解空間進行搜索，能夠有效克服傳統優化算法運行過程中遇到的瓶頸，如運行效率低、花費時間長、收斂精度低、收斂速度慢等問題。粒子群算法是群智能的重要分支之一，是受鳥群、魚群等生物群落的防御、獵食行為中的搜索策略啟發而形成的。它收斂速度快，需要設置的參數少，在函數優化、神經網絡訓練、模式分類、模糊系統控制以及其他工程領域得到了廣泛應用，并受到學術界的廣泛關注。

本書是在參閱國內外有關粒子群算法的文獻基礎上，結合作者多年來利用粒子群算法在Web服務選取和體檢項目服務選取問題上取得的主要研究成果，綜合而成。全書總共8章。第1章為緒論，主要介紹了群智能算法、粒子群算法的起源，以及Web服務組合優化與體檢項目服務選取問題。第2章介紹了粒子群算法的不同形式和研究現狀。針對單個等級的服務選取問題，第3、4、5章分別提出了面向業務服務選取、面向功能的大規模服務選取和固定流程的體檢項目服務選取三種服務模式，并且分別將它們轉換為多約束單目標優化模型然后進行求解，主要解決大規模服務求解的效率和質量問題。針對多個等級的服務選取問題，第6、7、8章分別提出了基于資源獨立的SLA等級感知服務組合、基于資源共享的SLA等級感知服務組合、MSLA等級感知體檢項目服務選取三種部署策略，并且分別將它們轉換為多約束多目標優化模型進行求解，提高問題求解質量和效率的同時，增加了資源的利用率和提高了等級之間的優先級別。

本書引用了大量文獻資料，在此向原作者表示深深的謝意。群智能以及粒子群算法的研究工作尚處于發展中，有許多內容待進一步研究與完善，為此，書中錯誤和不妥之處在所難免，懇請讀者不吝賜教指正。

第1章 緒論 1
1.1 群智能算法概述 1
1.2 粒子群算法的起源及基本形式 2
1.2.1 粒子群算法的起源 2
1.2.2 粒子群算法的基本形式 5
1.3 Web服務組合優化選取問題 6
1.3.1 Web服務 6
1.3.2 Web服務組合 8
1.3.3 Web服務選取 10
1.4 體檢項目服務選取問題 12
1.4.1 健康體檢 13
1.4.2 體檢項目服務選取 15
1.5 本書的組織 17
第2章 粒子群算法的綜述 20
2.1 標準粒子群算法 20
2.2 離散粒子群算法 21
2.2.1 基于交換的離散粒子群算法 22
2.2.2 基于置換的離散粒子群算法 23
2.3 粒子群算法研究現狀 25
2.3.1 基于改善鄰域拓撲結構的PSO算法改進 26
2.3.2 基于參數自適應調整的PSO算法改進 27
2.3.3 基于改進學習策略的PSO算法改進 27
2.3.4 基于與其他算法融合的PSO算法改進 28
第3章 求解面向業務服務選取問題的單目標粒子群算法 31
3.1 研究現狀 31
3.2 問題建模 32
3.3 求解BOSS問題的HEU-PSO算法 37
3.3.1 粒子位置表示 38
3.3.2 離散搜索空間轉換策略 38
3.3.3 適應度函數評價策略 39
3.3.4 HEU局部搜索策略 39
3.3.5 算法描述 41
3.4 實驗評價 42
3.4.1 測試用例和終止條件 42
3.4.2 與已提出的相關算法對比 43
3.5 本章小結 50
第4章 求解面向功能的大規模服務選取問題的單目標粒子群算法 51
4.1 研究現狀 51
4.2 問題建模 52
4.3 ACO-PSO算法 55
4.3.1 蟻群算法 55
4.3.2 -支配服務skyline搜索策略 57
4.3.3 蟻群構造圖轉換 59
4.3.4 算法描述 61
4.4 實驗評價 63
4.4.1 測試用例和終止條件 63
4.4.2 參數選取 64
4.4.3 與已提出的相關算法對比 66
4.5 本章小結 69
第5章 求解固定流程的體檢項目服務選取問題的單目標粒子群算法 70
5.1 問題建模 70
5.2 求解FPPESS問題的HEU-PSO算法 74
5.2.1 粒子位置表示 74
5.2.2 算法描述 75
5.3 實驗評價 76
5.3.1 測試用例和終止條件 76
5.3.2 與已提出的相關算法對比 77
5.4 本章小結 83
第6章 基于資源獨立的SLA等級感知服務組合問題的混合多目標離散粒子群算法 85
6.1 研究現狀 85
6.2 問題模型 87
6.3 求解SSC問題的HMDPSO算法 91
6.3.1 粒子位置表示 91
6.3.2 粒子更新策略 92
6.3.3 粒子變異策略 92
6.3.4 算法描述 93
6.3.5 局部搜索策略 96
6.4 實驗評價 97
6.4.1 測試用例設計和終止條件 97
6.4.2 參數選取 101
6.4.3 與已提出的相關算法對比 103
6.5 本章小結 113
第7章 基于資源共享的SLA等級感知服務組合問題的多目標粒子群算法 114
7.1 研究動機 114
7.2 問題建模 117
7.3 SMOPSO算法 120
7.3.1 粒子位置表示 120
7.3.2 粒子部署策略 121
7.3.3 粒子更新策略 123
7.3.4 粒子局部搜索策略 123
7.3.5 粒子變異策略 125
7.3.6 算法描述 126
7.4 實驗評價 127
7.4.1 參數選取與收斂性分析 128
7.4.2 與已提出的相關算法對比 129
7.5 本章小結 140
第8章 MSLA等級感知體檢項目服務選取問題的混合多目標離散粒子群算法 141
8.1 問題建模 141
8.1.1 體檢項目服務選取的可變流程結構 141
8.1.2 MSLA等級感知的體檢項目服務選取問題模型 143
8.2 求解MPESS問題的HMDPSO算法 147
8.2.1 粒子位置表示 147
8.2.2 局部搜索策略 147
8.3 實驗評價 148
8.3.1 測試用例設計和終止條件 149
8.3.2 與已提出的相關算法對比 153
8.4 本章小結 163
參考文獻 164

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2. 網絡工程師5天修煉（適配第6版考綱） [主編　朱小平 施游]
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7. 傳統山水畫論解讀與實踐 [陳鈉 著]
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10. 嵌入式人工智能技術應用（數字教材） [主編 胡娜 楊國勇 晏廷榮]
11. Vienna整流器技術 [桂存兵 著]
12. 變頻器與伺服應用 [陳剛 葉云飛]
13. 物聯網工程設計與實踐 [湯琳 李敏]
14. 爐邊夜話——深入淺出話AI [汪建　著]
15. 電商運營與管理 [鐘肖英 陳瀟]
16. Java面向對象程序設計 [主編 姜春磊 陳虹潔]
17. 信息技術基礎（Windows 10+WPS Office）（微課版） [主編　石利平　田輝平　謝盛嘉]
18. 人工智能應用 [主編　陳　萍　劉培培　陳孟軍]
19. 大學生職業發展與就業指導 [主編　劉志堅]
20. 高級辦公應用項目教程 [主編 屈晶 趙成麗]
21. 微信小程序開發項目實戰（微課版） [主編 黃龍泉 郭峰 朱倩]
22. 企業檔案工作實戰寶典百問百答 [華俊 盧秀英 邵甜甜 著]
23. 計算機網絡原理及應用 [主編 唐繼勇 葉坤 孫夢娜]
24. 大學生創業基礎 [主編 王麗莉 王 楊]
25. 船舶輔機 [主編 王連海 于洋 姜淑翠]
26. 大學生就業指導 [主編 王麗莉 董宴廷]
27. 系統架構設計師章節習題與考點特訓 [主編 薛大龍 鄒月平]
28. 高校學生工作探索與實踐 [郭亮 著]
29. 大學生情商管理 [方雄 著]
30. 2023年長沙市會展業發展報告 [主編 周棟良]