仿生群智能优化算法是一种模拟自然界中生物行为的目标优化策略，在工程优化问题中应用广泛。研究更加高效的仿生群智能优化策略井将其应用于解决复杂的三维点云配准问题具有理想的发展前景。本书介绍了这一领域的近期新研究成果，侧重于改进的布谷鸟搜索算法和人工蜂群算法，利用模式搜索趋化、全局值察策略和二阶振荡机制等提出了新的改进的群智能优化算法以提高算法的性能，并应用于解决点云配准优化问题。
本书可以作为信息类、人工智能、计算机图形学、生物学、计算机科学和系统理论等相关学科专业的科研工作者、工程技术人员、高等院校教师和学生的参考书成教科书。
章绪论
1.1研究背景
1.2仿生群智能优化算法研究现状
1.2.1布谷鸟搜索算法研究现状
1.2.2人工蜂群算法研究现状
1.3本书研究思路
1.3.1问题的提出
1.3.2研究方案
1.4本书研究工作
1.4.1本书工作
1.4.2本书结构
第二章仿生群智能优化及点云配准相关研究进展
2.1概述
2.2局部开采
2.3全局勘探
2.4均衡搜索
2.5点云配准
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