本书针对群智能优化算法并不能保证一定能够获得全局很优解，经常在一些问题上陷入局部很优等问题，受流体搜索算法设计过程以及支持向量机中核映射的启发，提出了一种新的群智能优化算法——核搜索优化算法。书中介绍了核搜索优化算法的数学原理和优化流程，并对该算法进行了基准函数测试，结果表明，核搜索优化算法相比其他主流算法，表现出更好的性能。同时，将核搜索优化算法应用在不计阀点效应和计及阀点效应的电力经济排放调度问题中，得到的最小燃料成本和最小污染排放均优于其他算法。最后，对核搜索算法的优化和改进做了进一步展望。本书既可以作为教材，也可以作为相关专业的参考图书。

第一章 绪论
1.1研究背景
1.2国内外研究现状
1.2.1演化算法类
1.2.2群智能优化算法
1.2.3基于物理原理的元启发式算法
1.2.4其他元启发算法
1.3本书主要研究内容及组织结构
1.3.1本书主要研究内容
1.3.2本书的组织结构
第二章 基于伯努利原理的流体搜索优化算法
2.1伯努利原理
2.2流体搜索优化算法
……
第五章 成果与不足
参考文献