本書系統(tǒng)深入地總結(jié)了各種粒子群算法的理論，以及作者多年來利用粒子群算法在Web服務(wù)選取和體檢項(xiàng)目服務(wù)選取問題上求解取得的主要研究成果。本書通過面向業(yè)務(wù)、面向功能、固定流程、基于資源獨(dú)立的多SLA等級、基于面向資源共享的多MSLA等級、基于資源獨(dú)立的多MSLA等級等多個(gè)角度進(jìn)行建模，結(jié)合啟發(fā)式局部搜索策略、蟻群算法、k-聚類測率、約束支配策略等提出HEU-PSO算法、ACO-PSO算法、混合多目標(biāo)離散粒子群算法(HMDPSO+)和基于資源共享的多目標(biāo)粒子群算法(SMOPSO)等混合粒子群算法，同時(shí)通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證所提算法在求救效率和求解質(zhì)量方面優(yōu)于其他對比算法。本書描述了不同的服務(wù)選取模型和相關(guān)的粒子群算法，可供從事群智能算法研究的教師、研究人員、相關(guān)專業(yè)的學(xué)生參考。