主要讲解智能算法的理论和实际应用。主要针对1. 智能算法计算时间分析新方法；2. 智能算法在计算机视觉的应用；3. 智能算法在物流规划的应用；4. 智能算法在软件测试的应用；5. 智能算法在多目标优化的应用。

前言
第 1 章 智能算法在计算机视觉领域的应用 1
1.1 精确捕捉半透明的视觉效果——基于像素级多目标
优化的采样算法 1
1.1.1 研究进展简述 1
1.1.2 科学原理 4
1.1.3 小结 23
1.2 模糊逻辑与进化计算的“强强联合” 24
1.2.1 研究进展简述 24
1.2.2 科学原理 26
1.2.3 小结 46
1.3 当医学遇上人工智能——抠图算法应用的又一力作 47
1.3.1 研究进展简述 47
1.3.2 科学原理 48
1.3.3 小结 55
1.4 “深度学习＋抠图增强”牛刀小试——高效率的红外图像行人分类 55
1.4.1 研究进展简述 55
1.4.2 科学原理 59
1.4.3 小结 82
第 2 章 智能算法在物流规划领域的应用 83
2.1 研究进展简述 83
2.2 科学原理 85
2.2.1 问题描述 85
2.2.2 问题分析 87
2.2.3 算法设计 88
2.2.4 算法分析 90
2.2.5 实验分析 92
2.3 本章小结 94
第 3 章 智能算法在软件测试领域的应用 95
3.1 软件测试开销过大如何解决——从 ATCG 问题开始 95
3.1.1 研究进展简述 95
3.1.2 科学原理 99
3.1.3 小结 103
3.2 “随机启发式算法 + 动态多点搜索策略”小试锋芒——高效率的 NLP 程序测试 103
3.2.1 研究进展简述 103
3.2.2 科学原理 104
3.2.3 小结 112
第 4 章 多目标优化智能算法的应用 114
4.1 基于自适应参考点的高维多目标进化算法 114
4.1.1 研究进展简述 114
4.1.2 科学原理 115
4.1.3 小结 131
4.2 配置软件产品的有效方法——“多目标进化算法＋分布估计” 131
4.2.1 研究进展简述 131
4.2.2 科学原理 133
4.2.3 小结 157
第 5 章 智能算法计算时间复杂度分析的新方法 158
5.1 研究进展简述 158
5.2 科学原理 169
5.2.1 问题描述 169
5.2.2 问题建模 171
5.2.3 理论分析 173
5.2.4 算法设计 174
5.2.5 实验分析——增益概率密度分布函数的模拟 176
5.2.6 实验分析——平均增益曲面的拟合 177
5.3 本章小结 179
参考文献 181