全书共有6章。第1章讨论如何设定进化算法各种参数的值，以这些参数值是否最好事先设定或在进化过程中如何改变等议题开始，给出了许多基于互补特徵的不同方法的分类。第2章讨论使用进化算法时的约束处理。基于约束问题的分类，讨论从进化算法角度理解约束处理的含义，并研究了最常用的约束处理的进化技术.第3章集中于设计并行分布估计算法，更详细地给出了利用并行适应度评价和并行建模设计有效分布估计算法的具体指导。此外，第4章研究设计一类新的分布估计算法。最后，第5章和第6章汇合了分布估计算法解决医学和资源管理领域的最佳化问题的研究。

1 在进化算法中如何设定参数的值

1.1 引言

1.2 如何改变参数

1.3 进化算法参数控制技术分类

1.4 改变进化算法参数的案例

1.5 讨论

2 进化算法中的约束处理

2.1 引言

2.2 约束问题

2.3 约束处理的种类

2.4 约束处理的途径

2.5 套用实例

3 设计并行分布估计算法指导

3.1 引言

3.2 并行分布估计算法的方法

3.3 混合贝叶斯最佳化算法

3.4 複杂性分析

3.5 可扩展性分析

4 基于最大熵原理设计一类新的分布估计算法

4.1 引言

4.2 熵、模式

4.3 算法的基本思路

4.4 分布估计和取样

4.5 新算法

4.6 实验结果

4.7 结论

5 基于种群递增学习算法的癌症化疗最佳化技术

5.1 引言

5.2 癌症化学疗法的最佳化问题

5.3 GA和PBIL解决方案

5.4 实验结果

5.5 结论

6 套用分布估计算法和遗传算法最佳化动态价格问题

6.1 引言

6.2 通过动态价格途径提高资源管理

6.3 动态价格模型

6.4 动态价格的进化算法解决方案

6.5 实验及结果

6.6 结论