本书以人工智能理论和应用智能为出发点，对人工智能理论领域内经典且实用的算法进行简明扼要的讲解，力争勾勒出人工智能领域的算法形态和知识架构。迄今为止，人类距离实现广义且通用的类人智能，还有很远很远的路。目前，人工智能理论的算法常常是在具体的行业或领域里率先开花结果。为此，本书突出了应用智能的实例讲解，这些实例是根据多年科研经验改编的小例子。这些例子虽小，但却是全面的、小而精致的、通俗易懂的应用案例，可以作为行业工程师、“大学生创新创业训练计划项目”学生的参考实例。本书阐述了人工智能理论的宏观架构，给出了人工智能的微观应用实例，争取形成一本可以让人一口气读完的且没有感到阻力的基础性书籍。本书共11章，每一章彼此独立、学习时不存在依赖关系。
本书是介绍智能算法的入门书，适合于高等学校本科生、研究生和相关技术人员阅读。

第1章 拍卖算法及应用
1.1 拍卖算法概述
1.2 拍卖算法基本术语和思维导图
1.2.1 基本术语
1.2.2 思维导图
1.3 拍卖的博弈论模型
1.3.1 拍卖与博弈论
1.3.2 博弈论的发展历程
1.3.3 博弈的相关概念
1.3.4 纳什均衡
1.3.5 囚徒困境
1.4 理论和实例
1.4.1 原理
1.4.2 拍卖算法的实现
1.4.3 实例：基于拍卖算法的目标分配问题优化
1.5 习题与实例精讲
1.5.1 习题
1.5.2 案例实战
1.6 结束语
1.7 阅读材料
本章参考文献
第2章 元胞自动机
2.1 概述
2.2 目的
2.2.1 基本术语
2.2.2 思维导图
2.3 理论和实例
2.3.1 原理
2.3.2 实现
2.3.3 实例：森林火灾蔓延建模
2.4 习题与实例精讲
2.4.1 习题
2.4.2 案例实战
2.5 结束语
2.6 阅读材料
本章参考文献
第3章 决策树
3.1 概述
3.2 目的
3.2.1 基本术语
3.2.2 思维导图
3.3 决策方法
3.3.1 确定性决策
3.3.2 确定性决策
3.4 理论和实例
3.4.1 原理
3.4.2 实现
3.4.3 实例
3.5 习题与实例精讲
3.5.1 习题
3.5.2 案例实战
3.6 结束语
3.7 阅读材料
3.7.1 推荐书籍
3.7.2 推荐论文
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第4章 路径规划问题
第5章 组合优化问题
第6章 实数编码优化问题
第7章 模糊推理系统
第8章 支持向量机
第9章 神经网络
第10章 强化学习
第11章 迁移学习
附录一
附录二
附录三
附录四