进化算法、粒子群算法等智能优化算法也应用越来越广泛。称之为“软计算”的智能优化算法，是受自然（生物界）规律的启迪，并探索和模仿这些规律来设计和求解实际问题的一类优化算法。
粒子群优化算法(ParticleSwarmOptimization，PSO)也是智能算法中最常用的一种，由Eberhart博士和Kennedy博士首次提出，它起源于对简单社会系统的模拟，最初设想是模拟鸟群觅食的过程。与进化算法相同之处是都基于迭代的优化算法，不同之处是没有交叉、变异等进化算子。相比较而言，PSO的优势在于简单、容易实现，不需要进化算法那样需要调整很多参数。它通过对初始化的一组随机解，不断迭代逐步搜索最优值，每个粒子通过改变其速度和位置来进化，在解空间中跟踪个体最优和全局最优（或局部最优）进行搜索。PSO已经广泛应用到很多领域，如函数优化、旅行商问题、图像处理以及进化算法能处理的大部分应用领域。
主讲人张捷计算机科学与工程学院副教授时间地点时间：12月14日（周一）19:20—21:30地点：学术报告厅赞赏