本書主要內(nèi)容包括BA的基礎(chǔ)理論分析、算法優(yōu)化設(shè)計及其應(yīng)用研究；運用嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)推導(dǎo)方式，深度剖析其收斂性與穩(wěn)定性，為后續(xù)研究筑牢根基。充分挖掘BA在尋優(yōu)性能上的提升潛力，致力于突破基本BA的局限，創(chuàng)新性地提出了三種融入全新學(xué)習(xí)策略與機(jī)制的BA變體，為該領(lǐng)域注入新鮮活力。此外，還將其應(yīng)用于極具挑戰(zhàn)性的圖像分割問題，切實展現(xiàn)算法的實用價值。