前言

智能算法是计算智能（Computational Intelligence）方法的算法形式，是人工智能在智能感知、智能决策与智能规划等方面的常用技术方法。智能算法在现阶段通常表现为进化计算、群体智能、机器学习等算法及其组合，涉及范围较广。目前，智能算法的相关著作主要集中在理论、方法与仿真实验方面，较少涉及实际应用，特别是在人工智能前沿研究领域的应用。本书立足于前沿研究成果，旨在为智能算法的实践工作者提供一本包含实际案例的参考书籍。

在计算机视觉领域，深度学习方法的应用较为常见，而智能优化算法的应用以及智能优化算法与深度学习方法结合的应用则较少被报道。本书第1章从计算机视觉的基础技术问题——抠图入手，探讨从数学建模、算法设计到工程应用的智能算法研究实例。抠图是图像处理与视频分析的底层关键技术与基础方法，它在精度和速度上的突破会极大地提高后续应用的性能。本书将介绍包括模糊多目标进化算法在内的多种智能算法，以及抠图算法在深度学习训练样本预处理中的应用（包括人脸检测、人脸识别、行人检测等），为计算机视觉领域的技术研发提供实用参考。

在软件工程领域，软件测试是软件开发过程中必要而且非常耗费人力的技术活动。软件测试用例自动生成技术可以大大减少软件测试在程序单元测试中的人力消耗，但实际软件程序的测试用例编码空间往往非常庞大，造成测试用例生成技术的计算代价较高。本书将从启发式优化的思想出发，介绍自适应评估函数和关联矩阵等智能算法策略，实现智能算法计算力的优化分配，以显著提高软件测试用例自动生成算法的性能。智能算法的实际效果经过了雾计算、自然语言处理和区块链智能合约等实际软件工具包和公开程序的实验验证，这可以为智能优化软件工程的技术研发提供有益参考。

智能物流是人工智能与现代物流研究的热点主题。双层车辆路径问题（2E-VRP）是新时代物流体系中一个关键的优化问题，也是管理科学领域的一个公开难题。本书将阐述2E-VRP的背景、数学模型与研究现状，重点介绍求解该问题的前沿智能算法，详细讲述用模糊进化算法解决双层调度矛盾的新技术，实现2E-VRP问题的高精度求解。本书还展示了这些研究成果在城市物流规划与大型港口业务调度中的应用与相关产业化实例，可以为智能物流的管理规划与技术研发提供有效指导。

除少数应用之外，本书还介绍了多目标优化智能算法在软件配置方面的最新应用，希望能给运用多目标优化算法求解实际复杂优化问题的研究与技术人员带来启发。作为总结，本书最后一章介绍了连接理论研究与应用实践的计算时间估算方法，为智能算法的应用提供理论支持，为智能算法的应用者提供时间复杂度分析的实用工具。

鉴于作者水平有限，本书纯属抛砖引玉之拙作，希望能为从事智能算法应用的实践者提供一些参考。

黄翰
2021年11月于广州五山