本書針對(duì)群智能優(yōu)化算法并不能保證一定能夠獲得全局最優(yōu)解，經(jīng)常在一些問題上陷入局部最優(yōu)等問題，受流體搜索算法設(shè)計(jì)過程以及支持向量機(jī)中核映射的啟發(fā)，提出了一種新的群智能優(yōu)化算法--核搜索優(yōu)化算法。書中介紹了核搜索優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)原理和優(yōu)化流程，并對(duì)該算法進(jìn)行了基準(zhǔn)函數(shù)測(cè)試，結(jié)果表明，核搜索優(yōu)化算法相比其他主流算法，表現(xiàn)出更好的性能。