解鎖機器人、人工智慧和進化計算融合的「群體智慧」世界。對於渴望探索改變機器人技術未來的前沿方法的專業人士、學生和愛好者來說，本書是必不可少的。深入了解自然啟發的演算法以及它們如何優化不同領域的問題解決。無論您是想從事機器人技術的職業，還是只是對智慧系統充滿熱情，這本書都可以在理論和實踐之間架起橋樑。

章節簡要概述：

1：群體智能：引入分散系統中集體行為的概念，對於理解多智能體機器人技術至關重要。

2：遺傳演算法：探索應用於問題解決的演化原理，這是機器人最佳化技術的基石。

3：演化演算法：深入研究演算法的演化以迭代改進解決方案，這對於自主機器人系統至關重要。

4：群體行為：研究群體系統如何運作和協作，這對於創建響應式機器人網路至關重要。

5：進化計算：突顯受生物進化啟發的計算策略，增強機器人的適應性。

6：粒子群最佳化：引入受自然系統啟發的群體為基礎的方法，非常適合解決機器人技術中的複雜最佳化問題。

7：博伊德：討論用於模擬自然群體行為的群集演算法，影響群體機器人的協調運動。

8：蟻群最佳化演算法：展示螞蟻的覓食行為如何為解決機器人導航中的路由和最佳化問題提供框架。

9：元啟發式：探索進階問題解決策略，透過完善優化流程來擴展機器人能力。

10：馬可·多里戈：重點介紹 馬可·多里戈 的工作，他在群體智慧領域開創性研究，對機器人技術的演化有關鍵影響。

11：計算智能：研究人工智慧在機器人技術中的作用，展示計算技術如何使機器人能夠自主思考和學習。

12：隨機擴散搜尋：引入最佳化的隨機搜尋策略，這是機器人自主決策的重要工具。

13：螞蟻機器人：探討蟻群優化在機器人系統的應用，強調群體機器人的效率。

14：螢火蟲演算法：推出受螢火蟲啟發的最佳化演算法，展示其在動態和即時機器人控制的潛力。

15：元優化：深入研究優化演算法本身的改進，這對於增強機器人系統的性能至關重要。

16：飛行演算法：專注於仿生優化演算法，擴展了解決複雜機器人控制任務的工具包。

17：元啟發式表：提供元啟發式演算法的全面參考，元啟發式演算法是最佳化機器人系統的關鍵資源。

18：莫里斯·克萊克（數學家）：強調 莫里斯·克萊克 的貢獻，加深了對粒子群優化在機器人技術中的作用的理解。

19：不可思議的城市：聚焦在 不可思議的城市 在計算智慧方面的工作，探索其與機器人決策和適應性的相關性。

20：遺傳編程：引入遺傳編程作為進化機器人系統解決方案的一種方式，為自主開發鋪平道路。

21：增強拓樸的神經演化：探索神經演化如何幫助優化複雜機器人任務的神經網絡，這是機器人研究的前沿領域。