《计算群体智能基础》重点是群体行为模型的算法实现：　　 考查了社会网络结构如何用于在个体问交换信息，以及这些个体的聚集行为如何形成一个功能强大的有机体。　　 简要介绍了形式化优化理论。　　 概述了与群体智能有关的进化计算方法，如遗传算法、进化规划、进化策略、文化算法和协同进化。　　 着眼于以鸟群中鸟的舞蹈运动作为粒子群优化（PSO）模型的基础，并提供了一种处理各类：PSO模型的通用方法　　 证明了蚂蚁行为如何用实现蚁群优化（ACO）算法来解决现实问题，如路径优化、结构优化、数据挖掘和数据聚类。　　 考虑了不同种类的优化问题，包括多目标优化、动态环境、离散和连续搜索空间、约束优化和小生境方法。　　 包含了各种不同算法的Java类和实现，它们可以用于测试PSO算法和ACO算法。