《信息科学技术学术著作丛书：烟花算法引论》包括群体智能优化方法研究现状及其烟花算法产生的动机和契机，基本烟花算法及其与现有典型群体智能优化方法的比较，烟花算法的收敛性分析，烟花算法的各种改进算法，离散型烟花算法，混合性烟花算法，求解多目标优化问题的烟花算法，烟花算法的典型应用，以及烟花算法的未来发展。其中重点介绍烟花算法的基本算子，参数设定，各种改进方法，以及性能对比分析。是研究烟花算法全面、系统的参考书籍。

前言
第一部分 基础理论
第1章 绪论
1.1 起源与动机
1.2 烟花算法属于群体智能优化算法研究范畴
1.3 烟花算法的组成与研究内容
1.4 优点与特色
1.5 研究历史与现状
1.6 未来发展方向
1.7 未来五年内需要研究的25个问题
1.8 小结
第2章 烟花算法
2.1 引言
2.2 烟花算法的组成
2.3 烟花算法的实现
2.4 基本烟花算法特点分析
2.5 影响算法性能的因素分析
2.6 烟花算法与遗传算法和粒子群优化算法的比较
2.7 实验结果及分析
2.8 小结
第3章 烟花算法的理论分析
3.1 随机模型
3.2 全局收敛性
3.3 时间复杂度的基本理论
3.4 时间复杂度分析
3.5 小结
第4章 随机数对烟花算法性能的影响
4.1 引言
4.2 随机数产生器
4.3 实验设定
4.4 实验结果与分析
4.5 小结

第二部分 改进算法研究
第5章 基于适应度函数值估计的烟花算法
5.1 进化计算算法加速策略
5.2 基于适应度函数值估计的烟花算法
5.3 实验
5.4 性能分析及讨论
5.5 小结
第6章 构造型烟花算法
6.1 对烟花算法各组成部分 的改进
6.2 实验
6.3 小结
第7章 增强烟花算法
7.1 对基本烟花算法的分析
7.2 增强烟花算法
7.3 实验
7.4 小结
第8章 动态搜索烟花算法
8.1 引言
8.2 增强烟花算法简介
8.3 增强烟花算法最小爆炸半径检查策略
8.4 动态搜索烟花算法
8.5 实验
8.6 小结
第9章 自适应烟花算法
9.1 引言
9.2 对FWA和EFWA中爆炸半径的分析
9.3 自适应爆炸半径
9.4 自适应烟花算法
9.5 实验
9.6 讨论
9.7 小结
第10章 混合算法
10.1 引言
10.2 带差分变异的烟花算法
10.3 差分演化与烟花算法的混合算法
10.4 文化烟花算法
10.5 基于生物地理学优化的烟花算法
10.6 小结

第三部分 高级主题
第11章 多目标烟花算法
11.1 基本概念
11.2 施肥问题
11.3 多目标烟花算法
11.4 实验和讨论
11.5 小结
第12章 求解TSP的离散烟花算法
12.1 旅行商问题
12.2 离散烟花算法
12.3 实验结果及其分析
12.4 与传统算法比较
12.5 小结
第13章 基于GPU的并行烟花算法
13.1 引言
13.2 GPU通用计算
13.3 基于GPU的烟花算法及实现
13.4 GPU-FWA的算法实现
13.5 实验分析
13.6 小结

第四部分 应用
第14章 非负矩阵分解
14.1 引言
14.2 相关工作
14.3 低秩估计
14.4 基于群体智能算法的非负矩阵计算算法
14.5 实验设置
14.6 实验结果和讨论
14.7 小结
第15章 聚类和模式识别应用
15.1 烟花算法在文档聚类中的应用
15.2 垃圾邮件检测算法参数优化
15.3 图像识别
15.4 小结
第16章 群体机器人多目标搜索问题
16.1 引言
16.2 多目标搜索问题定义
16.3 分组爆炸策略
16.4 算法分析
16.5 实验结果
16.6 小结
第17章 地学反演问题
17.1 引言
17.2 反演问题
17.3 实验
17.4 小结
参考文献

附录
附录A 测试函数集
附录B 资源
附录C 术语列表
附录D 符号列表
索引