計算智能領(lǐng)域中的很多學術(shù)思想已經(jīng)以極快的速度和持久性滲透到了工業(yè)界。即使我們對其理論基礎(chǔ)尚未完全明了，但數(shù)以千計的實際應(yīng)用已經(jīng)證明了模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進化計算、群體智能和智能代理在實際使用中的潛力。計算智能的應(yīng)用范圍也正在日益擴大。一些軟件供應(yīng)商宣稱，新的淘金熱將是“把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為金子”的機器學習領(lǐng)域。像“數(shù)據(jù)挖掘”“遺傳算法”“群體優(yōu)化”這些新的流行語已經(jīng)豐富了高層管理者的詞匯庫，并使他們更加高瞻遠矚地關(guān)注21世紀的發(fā)展。自美國前總統(tǒng)喬治.W.布什在2000年總統(tǒng)競選的一次辯論中使用“模糊數(shù)學”一詞之后，其甚至變?yōu)榱艘粋�政治術(shù)語。以至于業(yè)務(wù)操作人員用談?wù)撨_拉斯牛仔的熱情談?wù)撋窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能。
　　然而，對于大多數(shù)工程師和科學家而言，將計算智能技術(shù)引入實踐當中并探尋不斷出現(xiàn)的新方法、理解其理論原理及潛在價值成為一個越來越艱巨的任務(wù)。為了跟蹤新技術(shù)（如遺傳算法或支持向量機）的發(fā)展，人們必須使用谷歌搜索或?qū)W術(shù)期刊和書籍作為信息的主要來源（許多情況下這也是唯一來源）。對于多數(shù)從業(yè)者而言，面臨的挑戰(zhàn)是很難理解那些高度抽象及純粹理論的學術(shù)專著。他們需要一本淺顯易懂的計算智能參考書。這本書定義了計算智能創(chuàng)造價值的源頭；它用最少的理論細節(jié)和證明清晰地解釋了不同計算智能方法的主要原理；提供了一種實踐中成功應(yīng)用計算智能的集成方法學；對于如何處理許多技術(shù)和非技術(shù)問題提供了實用的指導(dǎo)準則；尤其是對現(xiàn)實世界中的某些典型應(yīng)用案例進行了剖析。
　　動機
　　《應(yīng)用計算智能——如何創(chuàng)造價值》是市場上第一本能滿足此方面需求的書，多種因素驅(qū)使作者撰寫本書。
　　首先是為了強調(diào)學術(shù)研究和工業(yè)研究的不同驅(qū)動力（圖0.1）。在學術(shù)研究和工業(yè)研究之間，價值是不同操作模式的基礎(chǔ)。學術(shù)研究的主要目標是在自然界的不同層面上（從量子到宇宙）創(chuàng)造新的知識，發(fā)表文章的數(shù)量和質(zhì)量是成功的定義。相反，工業(yè)研究的主要目標是在自然界的任一層面上通過探索和實踐知識來創(chuàng)造價值，其成功的定義是增加利潤并且提升市場競爭地位。